| Titre : | Introduction à la psychiatrie computationnelle (2020) |
| Auteurs : | BEAUMONT S ; DHOTE J ; VINCKIER F ; PALMINTERI S ; WYART V ; JARDRI R ; DOMENECH P |
| Type de document : | Article |
| Dans : | EMC PSYCHIATRIE (184 vol 17-4, 2020) |
| Article en page(s) : | 1-8 [Article 37-091-A-50] |
| Note générale : | 27 réf. bibliogr./Fig. |
| Descripteurs |
[SANTEPSY] FONCTION COGNITIVE [SANTEPSY] NEUROSCIENCES [SANTEPSY] PHYSIOPATHOLOGIE [SANTEPSY] PSYCHIATRIE [SANTEPSY] THERAPIE COMPORTEMENTALE |
| Mots-clés libres: | PSYCHIATRIE COMPUTATIONNELLE |
| Résumé : | La psychiatrie computationnelle est une approche théorique utilisant des modèles mathématiques pour éclairer les liens entre symptômes et anomalies neurobiologiques observées dans les troubles mentaux. Cette introduction passe en revue trois champs d'application principaux : les modèles issus de l'apprentissage par renforcement, les modèles issus de la théorie économique de la décision et les modèles bayésiens. Les premiers ont été principalement utilisés pour l'étude des addictions, les deuxièmes dans le cadre des troubles de la motivation et de l'impulsivité, et les derniers constituent un apport important pour la compréhension des symptômes psychotiques. Les perspectives ouvertes par l'approche computationnelle sont larges, allant de l'élucidation des mécanismes physiopathologiques des troubles mentaux à l'échelle populationnelle à la personnalisation des prises en charge à l'échelle individuelle. [Résumé d'auteur] |
| En ligne : | https://www.em-premium.com/article/1371605 |
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