Approches par intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage profond pour le diagnostic du trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité : protocole d'une revue exploratoire.
Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Approaches for Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Diagnosis: Protocol for a Scoping Review.
L’essentiel
Le trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité touche des centaines de millions de personnes dans le monde, mais son diagnostic repose encore principalement sur des méthodes subjectives telles que les entretiens cliniques et les échelles d'évaluation comportementale. L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond offrent la possibilité d'évoluer vers un diagnostic objectif et fondé sur les données en détectant des configurations complexes dans la neuroimagerie, l'électrophysiologie et les biomarqueurs numériques. Bien que la recherche sur l'intelligence artificielle appliquée au trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité ait connu une croissance exponentielle, aucune synthèse complète n'examine l'ensemble des modalités de données, des pratiques de validation et de la préparation à la traduction clinique. Ce protocole de revue exploratoire vise à cartographier les données probantes actuelles concernant la classification de ce trouble par l'intelligence artificielle en évaluant la précision prédictive, les formes et caractéristiques des données, la généralisabilité et l'interprétabilité des modèles. La méthodologie suivra le cadre du Joanna Briggs Institute et les lignes directrices PRISMA-ScR pour mener des recherches systématiques dans cinq bases de données électroniques pour des études publiées entre janvier 2019 et avril 2026. Les critères d'inclusion cibleront les études empiriques en langue anglaise impliquant des modèles d'intelligence artificielle avec une taille d'échantillon totale supérieure à cent participants comprenant un groupe témoin. Deux examinateurs indépendants effectueront la sélection des études, l'extraction des données et l'analyse thématique et narrative pour répondre à quatre questions de recherche spécifiques. Cette revue fournira la première synthèse complète cartographiant les preuves scientifiques disponibles pour soutenir l'intégration future d'outils diagnostiques automatisés en pratique clinique.
- Le diagnostic actuel du trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité reste subjectif et dépendant d'évaluations cliniques variables.
- L'intelligence artificielle et l'apprentissage profond permettent d'analyser des biomarqueurs complexes issus de la neuroimagerie et de l'électrophysiologie.
- Ce protocole de revue exploratoire utilise la méthodologie du Joanna Briggs Institute et les directives PRISMA-ScR.
Ce protocole de revue exploratoire détaille une méthodologie structurée pour cartographier la classification du TDAH par intelligence artificielle. L'enregistrement du protocole et les sources de financement ne sont pas rapportés dans la source analysée, et cette analyse automatisée est limitée par la lecture du seul résumé.
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Synthèse
Le trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité touche des centaines de millions de personnes dans le monde, mais son diagnostic repose encore principalement sur des méthodes subjectives telles que les entretiens cliniques et les échelles d'évaluation comportementale. L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond offrent la possibilité d'évoluer vers un diagnostic objectif et fondé sur les données en détectant des configurations complexes dans la neuroimagerie, l'électrophysiologie et les biomarqueurs numériques. Bien que la recherche sur l'intelligence artificielle appliquée au trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité ait connu une croissance exponentielle, aucune synthèse complète n'examine l'ensemble des modalités de données, des pratiques de validation et de la préparation à la traduction clinique. Ce protocole de revue exploratoire vise à cartographier les données probantes actuelles concernant la classification de ce trouble par l'intelligence artificielle en évaluant la précision prédictive, les formes et caractéristiques des données, la généralisabilité et l'interprétabilité des modèles. La méthodologie suivra le cadre du Joanna Briggs Institute et les lignes directrices PRISMA-ScR pour mener des recherches systématiques dans cinq bases de données électroniques pour des études publiées entre janvier 2019 et avril 2026. Les critères d'inclusion cibleront les études empiriques en langue anglaise impliquant des modèles d'intelligence artificielle avec une taille d'échantillon totale supérieure à cent participants comprenant un groupe témoin. Deux examinateurs indépendants effectueront la sélection des études, l'extraction des données et l'analyse thématique et narrative pour répondre à quatre questions de recherche spécifiques. Cette revue fournira la première synthèse complète cartographiant les preuves scientifiques disponibles pour soutenir l'intégration future d'outils diagnostiques automatisés en pratique clinique.
Résultats principaux
Le diagnostic actuel du trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité reste subjectif et dépendant d'évaluations cliniques variables. L'intelligence artificielle et l'apprentissage profond permettent d'analyser des biomarqueurs complexes issus de la neuroimagerie et de l'électrophysiologie. Ce protocole de revue exploratoire utilise la méthodologie du Joanna Briggs Institute et les directives PRISMA-ScR. La recherche documentaire systématique interroge cinq bases de données majeures pour identifier les études publiées entre 2019 et 2026. L'analyse des études sélectionnées synthétisera la performance prédictive, la contribution des modalités de données et l'interprétabilité des modèles.
Repères pour la pratique
Cette revue facilitera à terme le développement d'outils diagnostiques objectifs et basés sur des biomarqueurs pour le trouble déficitaire de l'attention avec ou sans hyperactivité. L'accent mis sur l'interprétabilité des modèles aidera les cliniciens à comprendre et à faire confiance aux prédictions issues de l'intelligence artificielle. Les résultats futurs guideront les standards méthodologiques pour l'évaluation rigoureuse des technologies d'aide au diagnostic en neuropsychologie.
Limites et précautions
Il s'agit du protocole d'une revue exploratoire rigoureuse sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour le diagnostic du TDAH, offrant un intérêt clinique et méthodologique élevé pour la veille en neuropsychologie. Cet article présente uniquement le protocole d'une revue exploratoire et ne fournit pas encore de résultats cliniques consolidés. La portée de la revue se limite aux études publiées en langue anglaise entre 2019 et 2026. L'hétérogénéité des méthodes d'acquisition des données dans la littérature incluse pourrait compliquer la synthèse comparative des performances.
Analyse méthodologique
Non applicable — Ce protocole de revue exploratoire détaille une méthodologie structurée pour cartographier la classification du TDAH par intelligence artificielle. L'enregistrement du protocole et les sources de financement ne sont pas rapportés dans la source analysée, et cette analyse automatisée est limitée par la lecture du seul résumé.
Le texte intégral ouvert n’était pas accessible. Cela rend la robustesse non déterminable : l’absence d’information n’est pas interprétée comme une faiblesse de l’étude.
Examiner les critères point par point
Les auteurs de ce protocole prévoient de mener une revue de la portée en suivant l'approche du Joanna Briggs Institute ainsi que les directives PRISMA-ScR. Le plan de recherche formule quatre questions portant sur la performance des modèles, les contributions des modalités de données, les caractéristiques des données et les méthodes d'interprétabilité. L'analyse des données prévoit une synthèse thématique et narrative. Les éléments à extraire incluent la précision prédictive, les formes de données, les caractéristiques, la généralisabilité et l'interprétabilité. Du point de vue de l'analyse NeuroWatch, le protocole présente des éléments méthodologiques adéquats pour la conception, les questions de recherche, l'analyse pré prénoncée et la spécification des critères. Cependant, le numéro d'enregistrement du protocole n'est pas rapporté dans la source analysée, cette absence ne constituant pas la preuve que la méthode n'a pas été appliquée. Les informations concernant le financement et les conflits d'intérêts ne sont pas non plus rapportées. S'agissant d'un protocole, aucun résultat empirique n'est disponible. L'analyse est automatisée et présente un niveau de confiance faible en raison du fait que seul le résumé a été analysé.
analysis planFavorable
L'analyse des données prévoit une synthèse thématique et narrative abordant les questions de recherche.
Un élément méthodologique adéquat est explicitement documenté.design descriptionFavorable
Le protocole décrit une revue de la portée (scoping review) suivant l'approche du Joanna Briggs Institute et les directives PRISMA-ScR.
Un élément méthodologique adéquat est explicitement documenté.outcome prespecificationFavorable
Les éléments à extraire et à cartographier incluent la précision prédictive, les formes de données, les caractéristiques, la généralisabilité et l'interprétabilité.
Un élément méthodologique adéquat est explicitement documenté.registrationNon déterminable
Aucun numéro d'enregistrement de protocole ou de base de données d'enregistrement n'est mentionné dans le résumé.
L’information nécessaire n’est pas rapportée dans la source analysée.research questionFavorable
Le protocole formule des objectifs et des questions de recherche portant sur la performance des modèles, les modalités de données, les caractéristiques et les méthodes d'interprétabilité.
Un élément méthodologique adéquat est explicitement documenté.Cette analyse est produite automatiquement par une IA à partir des sources indiquées, puis l’appréciation est calculée avec des règles versionnées (scientific_analysis_v2). Elle ne constitue ni une validation par un professionnel ni une recommandation clinique. Consulter la méthodologie.
Classification détaillée
Informations sur l’article
- Publication
- Protocole
- Source
- PubMed — neurosciences cognitives developpementales
- Date
- 07 oct. 2026
- Langue
- Anglais
- Accès
- abstract only
- Licence
- Non déterminée