Diagnostiquer l’autisme à l’aide de son iPhone, est-ce possible ?

Les outils actuels de diagnostic clinique permettant de mesurer de manière objective les comportements observés chez les jeunes enfants sont coûteux, prennent du temps et nécessitent une formation poussée et une administration professionnelle.

Certes, l’administration de ADOS 2 ou de ADIR par des professionnels donnent d’excellents résultats, ces outils étant ce qu’il se fait de mieux présentement dans le domaine. Mais l’accès à un pré-diagnostic est-il possible ? Peut-on fournir aux parents une application ou un moyen qui leur permettrait de poser un premier diagnostic des signes de l’autisme chez leur enfant avant de réaliser un diagnostic plus complet avec un outil tel que ADOS 2 ?

Le manque d’outils évolutifs, fiables et validés a une incidence sur l’accès aux connaissances fondées sur des preuves et limite notre capacité à collecter des données dans la population dans des contextes non cliniques. Pour combler cette lacune, une équipe interdisciplinaire de l’Université Duke, en Caroline du Nord, a développé une technologie mobile permettant de collecter des vidéos de jeunes enfants pendant qu’ils visionnent des comportements liés à l’autisme, puis d’utiliser un système de codage comportemental automatique de ces vidéos pour quantifier les émotions et les comportements des enfants.

Un outil pour dépister l’autisme

Le trouble du spectre autistique (TSA), qui touche 1 enfant sur 68 aux États-Unis, est le trouble neurodéveloppemental le plus courant chez les enfants. Bien que l’identification du TSA et l’intervention précoce soient des priorités pour la santé publique, plusieurs obstacles limitent l’accès des familles au dépistage du TSA fondé sur des preuves. Aux États-Unis, l’âge médian du diagnostic de TSA chez un enfant est de 4,1 ans, alors qu’il est possible de diagnostiquer de manière fiable les enfants dès l’âge de 24 mois.

L’équipe interdisciplinaire de l’Université Duke s’est réunie pour développer des outils de technologie mobile accessibles et évolutifs. L’application Autism & Beyond est née de cette initiative. Toute l’étude, du processus de consentement électronique à la collecte des données en passant par la présentation des stimuli, a été réalisée grâce à une application pour iPhone disponible dans l’Apple Store.

En un an, 1 756 familles ayant des enfants âgés de 12 à 72 mois ont participé à l’étude. Elles ont répondu à 5 618 sondages et téléchargé 4 441 vidéos enregistrées dans le cadre naturel de l’enfant. Les données utilisables ont été recueillies à partir de 87,6 % des vidéos téléchargées.

L’étude révèle que le codage automatique a identifié des différences significatives d’émotion et d’attention selon l’âge, le sexe et le statut lié au risque d’autisme.

Elle démontre de plus l’acceptabilité d’un outil basé sur une application auprès des parents, tuteurs ou aidants invités à télécharger des vidéos de leurs enfants.

Elle confirme surtout qu’il est possible d’utiliser des données collectées à la maison et que l’application du codage comportemental automatique pour quantifier les émotions et les variables d’attention est cliniquement significatif et peut être affiné pour dépister en dehors du cadre clinique l’autisme et certains troubles du développement chez l’enfant.

Cette technologie a le potentiel de transformer notre façon de dépister et de surveiller le développement des enfants.

Les concepteurs de l’application Autism & Beyond espèrent que cette technologie pourra un jour être utilisée pour dépister des problèmes d’autisme et de santé mentale, tels que l’anxiété ou les crises de colère, chez les jeunes enfants. Ils souhaitent que les parents disposent d’outils qui les aident à comprendre leurs enfants et à trouver de l’aide s’ils en ont besoin.

L’étude est maintenant fermée aux nouvelles inscriptions, mais vous pouvez toujours télécharger l’application pour en apprendre plus.

Cette application ne remplace pas le diagnostic clinique fait par des professionnels —psychologues, neuropsychologues, médecins ou autres —, mais elle a le mérite de fournir un outil de première ligne afin d’aider à diagnostiquer l’autisme.

Pour en savoir davantage, consultez l’étude :

Edger Dawson et collab., « Automatic emotion and attention analysis of young children at home: a ResearchKit autism feasibility study » , Digital Medicine, vol. 1, article no 20, 2018.

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