Se faire prescrire un antidépresseur peut être une étape longue et difficile. Il faut souvent attendre plusieurs semaines avant de constater des effets, puis arrêter le traitement à cause des effets secondaires ou en essayer un autre. Pour de nombreuses personnes souffrant de trouble dépressif majeur, trouver le bon traitement et le suivre sur le long terme n’est pas évident.
Récemment, une équipe de chercheurs de l’Université d’Oxford en Grande-Bretagne a montré qu’un outil d’intelligence artificielle (IA) peut aider à personnaliser le traitement. En utilisant cet outil, le taux d’abandon du traitement diminue, et les résultats sont meilleurs comparés aux soins classiques.
Comment l’IA permet de créer un traitement personnalisé
Le choix du bon antidépresseur reste un défi pour les médecins. Beaucoup de patients arrêtent leur traitement prématurément, souvent à cause d’effets secondaires ou d’un manque d’efficacité perçue. Pour tester l’efficacité de cet outil, l’étude a été menée dans 47 centres de santé au Brésil, au Canada et au Royaume-Uni, auprès de 520 patients atteints de trouble dépressif majeur. Le système a été utilisé pour guider le choix du médicament lors de vraies consultations médicales.
Nomé PETRUSHKA (Personalizing antidepressant Treatment for Unipolar depression combining individual cHoices, risKs and big datA), cet outil combine des données issues d’essais cliniques avec des informations sur le patient. En seulement trois minutes, le médecin et le patient renseignent des données telles que l’âge, le sexe, l’état de santé, les traitements en cours, ainsi que les effets indésirables à éviter. Sur cette base, l’outil propose une liste restreinte de médicaments les mieux adaptés, que le médecin choisit en concertation avec le patient.
Une réduction des arrêts de traitement liés aux effets secondaires
Après huit semaines de traitement, seulement 17 % des patients dont le traitement avait été sélectionné avec PETRUSHKA ont arrêté leur traitement, contre 27 % dans le groupe recevant les soins habituels. Cela représente une baisse d’environ 40 %. De plus, les arrêts dus aux effets indésirables sont passés de 16 % à 9 %. Après 24 semaines, les patients du groupe utilisant l’IA présentaient de meilleurs scores en termes de dépression, d’anxiété et de qualité de vie.
Pour les chercheurs, ces résultats montrent que l’IA favorise la poursuite du traitement en aidant à choisir le médicament qui convient le mieux à chaque patient. « Cette étude montre qu’en combinant les meilleures données disponibles avec les préférences des patients, nous pouvons personnaliser le traitement antidépresseur dès le départ et améliorer la prise en charge », explique le professeur Andrea Cipriani, principal auteur de l’étude publiée dans le journal Jama.
Source : A Decision-Support System to Personalize Antidepressant Treatment in Major Depressive Disorder, Jama, mars 2026
