La détection des émotions par l'IA pourrait révolutionner le diagnostic et le traitement de la démence

Le pipeline d'IA a extrait les caractéristiques de valence (émotion positive ou négative) et d'éveil (intensité émotionnelle) des expressions faciales des participants à l'aide de deux réseaux neuronaux convolutionnels formés sur l'ensemble de données à grande échelle AffectNet et adaptés à la tâche. Ces caractéristiques dérivées des émotions ont ensuite été analysées à l'aide de trois modèles d'apprentissage automatique, les K-voisins les plus proches, la régression logistique et la machine à vecteurs de support, afin de classer les participants en fonction de leur état cognitif. Un cadre de validation croisée imbriquée a permis de s'assurer que les mesures de performance n'étaient pas biaisées malgré la taille relativement petite de l'ensemble de données.