Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Troubles et conditions neurodéveloppementales1
Profils et populations d’intérêt2
Fonctions et dimensions cliniques10
Conditions associées et santé globale1
Population et étape de vie5
Contextes de vie et facteurs environnementaux5
Évaluation, intervention et accompagnement10
Type et statut de la publication8
Limites méthodologiques repérées7
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Cognition globaleSource tier 1

Prédiction multimodale de la démence avec de grands modèles de langage : attention croisée sur texte, audio et imageMultimodal Dementia Prediction With Large Language Models: Cross-Attention Over Text, Audio, and Image.

Cognition globaleLangage expressifCommunication non verbaleAdulteVieillissement
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude propose un cadre de fusion trimodale fondé sur l'attention pour la détection de la maladie d'Alzheimer et l'évaluation de sa sévérité à partir de la tâche de description de l'image « Cookie Theft ». Le modèle intègre des représentations textuelles, audio et visuelles via un mécanisme d'attention croisée bidirectionnelle produisant un plongement m...

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...

Parole et phonologieSource tier 1

Diagnostic de l'hypernasalité assisté par intelligence artificielle à partir d'échantillons de parole évalués par le CAPS-A-AM dans la dysfonction vélopharyngée pédiatriqueArtificial Intelligence-Based Hypernasality Diagnosis Using CAPS-A-AM Rated Speech Samples in Pediatric Velopharyngeal Dysfunction.

Parole et phonologieLangage expressifAuditionEnfanceAdolescence
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude prospective monocentrique a développé un algorithme préliminaire de détection de l'hypernasalité par apprentissage automatique à partir de spectrogrammes mel de voyelles hautes (/i/ et /u/) extraits de voyelles soutenues, de mots isolés et de phrases, chez 40 enfants âgés de 2 à 17 ans présentant une dysfonction vélopharyngée, des conditions asso...

Autisme / TSASource tier 1

Parent's AI Coach (PaiCoach) : une étude expérimentale à cas unique d'un système de coaching parental assisté par IA pour enfants autistesParent's AI Coach (PaiCoach): A Single-Case Experimental Study of an AI-Supported Parent Coaching System for Autistic Children.

Autisme / TSAParents et aidantsCommunication non verbaleLangage expressifInteractions sociales
Non déterminableRobustesse méthodologiqueJournal of Autism and Developmental DisordersSourceDOIRéférence disponible

Cette étude expérimentale à cas unique (multiple baseline) a évalué PaiCoach, un système de coaching parental assisté par intelligence artificielle fournissant un feedback automatisé basé sur la performance, chez quatre dyades mère-enfant avec des enfants autistes peu verbaux (45-56 mois). L'objectif était d'améliorer la fidélité d'implémentation parentale d...

Intelligence artificielleSource tier 1

Chatbot intelligent personnalisé basé sur du contenu généré par IA pour aider les personnes âgées souffrant de troubles cognitifs à écrire leurs mémoires : étude à méthodes mixtesPersonalized Intelligent Chatbot Based on AI-Generated Content Assists Memoir Writing for Older Adults With Cognitive Impairment: Mixed Methods Study.

Population généraleCognition globaleMémoireLangage expressifRégulation émotionnelle
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed / PMC — neurodeveloppement open accessSourceDOIRéférence disponible

Cette étude de preuve de concept évalue un chatbot personnalisé basé sur l'IA générative (GPT-3.5) pour assister des adultes âgés avec troubles cognitifs dans l'écriture de mémoires et le soutien émotionnel. Un cadre de conception collaborative multiméthodes (ingénierie Kansei, déploiement de la fonction qualité, conception axiomatique, méthode TOPSIS) a été...