TDAH : un outil d’intelligence artificielle pourrait aider à réduire les délais pour obtenir un diagnostic

Le trouble du déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDAH) est un trouble du neurodéveloppement qui concerne, selon l’Inserm, environ 5,9 % des mineurs et 2,8 % des adultes.

Il peut entraîner des répercussions importantes dans la vie quotidienne : difficultés à l’école ou au travail, tensions dans les relations sociales et familiales, ainsi qu’un risque accru de blessures accidentelles, d’addictions, de dépression ou encore de suicide. Dans ce contexte, une prise en charge adaptée joue un rôle central, à condition toutefois que le trouble soit identifié. Or, le diagnostic intervient encore souvent tardivement.

Dans cette perspective, des chercheurs de la faculté de médecine de l’Université Duke, aux États-Unis, ont exploré le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer le repérage précoce des enfants susceptibles de présenter un TDAH. Leur étude, publiée le 27 avril 2026 dans la revue Nature Mental Health, s’appuie sur l’analyse de plus de 140 000 dossiers médicaux d’enfants, diagnostiqués ou non. L’objectif était d’entraîner un modèle capable d’identifier, dès les premières années de vie, des schémas associés au développement ultérieur du trouble.

Les résultats indiquent que l’IA peut repérer des combinaisons de facteurs développementaux, comportementaux et cliniques apparaissant plusieurs années avant le diagnostic. En exploitant les données issues des dossiers médicaux électroniques, les chercheurs ont ainsi cherché à mettre en évidence des signaux précoces souvent difficiles à détecter dans la pratique clinique courante.

Le modèle développé s’est montré capable d’estimer avec une certaine précision le risque de TDAH chez des enfants âgés de cinq ans et plus, quels que soient le genre, l’origine ou le type de couverture santé. Pour autant, les chercheurs soulignent que cet outil n’a pas vocation à se substituer aux professionnels de santé. Il s’inscrit plutôt comme un appui destiné à orienter plus efficacement les ressources et à réduire les délais d’évaluation.

L’enjeu est en effet de favoriser une intervention plus rapide. Une identification précoce des enfants à risque pourrait permettre de mettre en place plus tôt des stratégies d’accompagnement adaptées. Les auteurs rappellent que l’absence de compréhension et de soutien peut aggraver les difficultés rencontrées par les enfants concernés. À l’inverse, des interventions précoces et fondées sur des données solides peuvent contribuer à améliorer leur trajectoire et à soutenir leur développement à long terme.