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6 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Intelligence artificielle×Accès ouvert×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales3
TND non spécifié2Autisme / TSA1TDAH1
Profils et populations d’intérêt2
Population générale1Professionnels1
Fonctions et dimensions cliniques7
Attention1Communication non verbale1Coordination1Langage expressif1Motricité fine1Motricité globale1Pragmatique et communication sociale1
Conditions associées et santé globale1
Troubles psychotiques1
Population et étape de vie5
Adolescence1Enfance1Petite enfance1Plusieurs étapes de vie1Période prénatale et périnatale1
Contextes de vie et facteurs environnementaux7
Accessibilité1École1Études supérieures1Formation professionnelle1Hôpital1Institution ou hébergement collectif1Soins primaires1
Évaluation, intervention et accompagnement8
Intelligence artificielle6Instrument d’évaluation4Repérage et dépistage2Application ou outil numérique1Évaluation diagnostique1Évaluation fonctionnelle1Formation des professionnels1Remédiation cognitive1
Type et statut de la publication9
Accès ouvert6Publié avec évaluation par les pairs4Prépublication2Résumé uniquement2Étude interventionnelle non randomisée1Étude de performance diagnostique1Étude transversale1Revue systématique1Texte intégral disponible1
Limites méthodologiques repérées2
Limites non déterminées5Généralisation limitée1
Fiabilité source
Source tier 14Source tier 22
Résumé
Avec résumé6
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Intelligence artificielleSource tier 2

Ce qu'il faut vérifier avant d'utiliser des patients virtuels basés sur l'IA dans la formation en psychologie clinique : un audit par ablation de quatre personasWhat to check before using AI-based virtual patients in clinical psychology training: an ablation audit of four personas

ProfessionnelsÉtudes supérieuresFormation professionnelleIntelligence artificielleFormation des professionnels
Non déterminableRobustesse méthodologiquePsyArXiv via Europe PMC — preprints a signalerSourceDOIRéférence disponible

Cet article (préprint PsyArXiv, sans résumé disponible) porte sur l'utilisation de patients virtuels générés par intelligence artificielle dans la formation en psychologie clinique. Il propose un audit par ablation de quatre personas, c'est-à-dire une méthode consistant à retirer ou modifier systématiquement des composants de ces agents conversationnels pour...

Troubles psychotiquesSource tier 2

Perplexité linguistique des grands modèles de langage dans la psychose à début dans l'enfance : caractéristiques uniques et tendances développementalesLarge language model linguistic perplexity in childhood onset psychosis: unique features and developmental trends

Langage expressifPragmatique et communication socialeTroubles psychotiquesEnfanceAdolescence
Non déterminableRobustesse méthodologiquePsyArXiv via Europe PMC — preprints a signalerSourceDOIRéférence disponible

Aucun résumé n'est disponible pour ce preprint déposé sur PsyArXiv (DOI 10.64898/2026.09.17.26363314). Le titre indique une étude portant sur la « perplexité linguistique » mesurée par de grands modèles de langage (LLM) chez des enfants présentant une psychose à début précoce, avec une analyse de caractéristiques linguistiques distinctives et de leur évoluti...

Évaluation diagnostiqueSource tier 1

FedFound : un modèle de base fédéré pour l'analyse du connectome morphologique cérébral tout au long de la vieFedFound: a federated foundation model for lifespan brain morphological connectome analysis.

TND non spécifiéPlusieurs étapes de vieHôpitalInstitution ou hébergement collectifÉvaluation diagnostique
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

FedFound est le premier modèle fondation fédéré pour l'analyse du connectome morphologique cérébral, s'inspirant du parcours structuré de formation des radiologues. Intégrant des données hétérogènes de 22 911 sujets (0-100 ans) provenant de plusieurs sites et troubles, il combine pré-apprentissage auto-supervisé et raffinement supervisé fédéré. Sur neuf tâch...

Autisme / TSASource tier 1

NeuroCypher ASD : apprentissage automatique avec représentation par graphe de connaissances pour le dépistage du TSA chez les tout-petitsNeuroCypher ASD: Machine Learning with Knowledge Graph-Based Representation for ASD Screening in Toddlers.

Autisme / TSAPopulation généralePetite enfanceÉcoleRepérage et dépistage
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Le dépistage du trouble du spectre de l'autisme (TSA) repose souvent sur des questionnaires structurés, dont l'interprétation peut être complexe. Cet article présente NeuroCypher ASD, un cadre combinant apprentissage automatique tabulaire et graphe de connaissances pour le dépistage, l'interprétation et l'exploration des données. Le modèle tabulaire estime l...

TDAHSource tier 1

Un cadre de neurofeedback EEG et BCI pour la rééducation personnalisée de l'attention dans le TDAHA neurofeedback-guided EEG and BCI framework for personalized attention rehabilitation in ADHD.

TDAHAttentionRemédiation cognitiveApplication ou outil numériqueIntelligence artificielle
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

L'intégration de jeux cognitifs avec EEG-BCI montre un potentiel pour améliorer l'attention dans le TDAH, mais les systèmes existants manquent d'adaptation personnalisée. Cette étude a développé un système adaptatif multi-tâches combinant neurofeedback en temps réel et personnalisation par apprentissage automatique. Cinquante participants (25 TDAH, 25 contrô...

TND non spécifiéSource tier 1

Revisiter le KANET dans le contexte de la connectomique fœtale : définir les fenêtres gestationnelles optimales pour le dépistage neurodéveloppemental.Revisiting KANET in the context of fetal connectomics: defining optimal gestational windows for neurodevelopmental screening.

TND non spécifiéMotricité globaleMotricité fineCoordinationCommunication non verbale
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cet article propose le cadre conceptuel KANET-Con (matrice KANET-connectome) reliant les comportements fœtaux observés par échographie 4D à la maturation des réseaux neuronaux. Une revue narrative de 42 études a identifié la fenêtre gestationnelle de 24 à 32 semaines comme optimale pour le dépistage neurocomportemental par le score KANET. Les comportements (...