Le grand défi de la psychiatrie moderne est de combiner les avancées théoriques et méthodologiques les plus récentes pour mieux diagnostiquer et traiter les patients. Les dernières innovations en médecine ont été largement facilitées par les nouvelles technologies, notamment l'émergence d'outils informatiques puissants pour l'analyse de grandes quantités de données. La psychiatrie exige davantage : combler le fossé entre notre compréhension de notre cerveau (biologie), de notre esprit social (psychologie) et de notre santé (médecine).

Le laboratoire de Psychiatrie de Précision et de Physiologie Sociale, dirigé par le Dr. Guillaume Dumas, relève ces défis en exploitant la science des données à différentes échelles d'analyse : génétique, neurale, cognitive, comportementale et sociale. Pour cela, l'équipe travaille avec deux pôle de recherche de l'Université de Montréal:

• le Centre de Recherche du CHU Sainte Justine, sa recherche translationnelle est composé de trois axes qui développent de nouvelles méthodes informatiques pour respectivement la collecte, l'analyse et l'interprétation des données cliniques. À terme, les résultats fourniront de nouveaux atouts exploitables pour les pratiques cliniques, les soins médicaux et la santé publique :
  • des instruments automatisés pour l’évaluation et la réadaptation (e.g. jeux vidéo sérieux);
  • des signatures biologiques prédictives (e.g. biomarqueurs de stratification);
  • des représentations heuristiques pour la prise de décision clinique (e.g. modèles normatifs, réseaux de symptômes).
• le Mila - Institut québécois d'Intelligence Artificielle, ses recherches visent à combiner l’intelligence artificielle, les neurosciences cognitives et la médecine numérique à travers un programme interdisciplinaire suivant deux axes principaux :
  • l’intelligence artificielle pour la santé mentale, en créant de nouveaux algorithmes pour étudier le développement de l’architecture cognitive humaine et pour fournir une médecine personnalisée en neuropsychiatrie en utilisant des données allant du génome aux smartphones.
  • les neurosciences sociales pour l’intelligence artificielle, en traduisant la recherche fondamentale sur le cerveau et le formalisme des systèmes dynamiques en des modèles hybrides neurocomputationnels et apprentissage machine (NeuroML) et de nouvelles architectures avec des capacités d’apprentissage social (NeuroIA Sociale & IHM).