Image reproduite avec l’aimable autorisation du Dr Hidy Kong
L’innovation dans le domaine de la santé se traduit souvent par de nouveaux traitements ou équipements médicaux, mais la recherche à l’Université de Seattle génère de l’innovation grâce à des outils qui seront utilisés pour l’avenir de la recherche qualitative. Hidy Kongprofesseur adjoint d’informatique à Seattle U, a reçu une subvention de la National Science Foundation pour ses recherches continues sur la visualisation de données qualitatives.
Les données qualitatives font référence aux informations non numériques recueillies à partir de la recherche. Le nouveau projet de Kong s’appuie sur un projet antérieur, ChromaScribe. Elle saisit les entrevues entre patients et professionnels dans un outil Web qui visualise l’entrevue à l’aide d’une carte en couleur. Les thèmes prédominants dans les entretiens peuvent inclure des émotions comme l’inquiétude, et le poids d’un thème est évalué par la présence de mots associés dans l’entretien.
Les thèmes peuvent être ajustés et affinés par les chercheurs en organisant le pool de mots-clés utilisés par l’algorithme. Ce type d’interaction avec le logiciel est appelé apprentissage automatique humain dans la boucle, et il s’appuie sur les commentaires périodiques d’une personne qui agit comme une forme de contrôle de la qualité.
Alors que les commentaires humains aident l’algorithme à se concentrer sur des mots-clés spécifiques, les thèmes sont codés par couleur et placés à côté de la chronologie d’un entretien afin que les chercheurs puissent localiser les zones d’intérêt sans avoir à nettoyer manuellement les données eux-mêmes.
Alic a secoué, professeur adjoint de sciences infirmières à Seattle U, utilise le logiciel. La quantité de recherche qualitative menée pour une seule étude basée sur des entretiens peut inclure des heures de contenu audio ou des quantités massives de transcriptions imprimées. Shook cherchait un outil pour l’aider dans ses recherches, et il trouve celui de Kong prometteur.
« En tant qu’infirmière scientifique qui fait principalement de la recherche qualitative, je n’ai pas encore trouvé d’outil logiciel qualitatif que j’aime vraiment. Une grande partie de mon travail porte sur les inégalités dans les systèmes et les pratiques de santé, et j’étais vraiment intéressé par la possibilité de pouvoir visualiser des données qualitatives », a écrit Shook à The Spectator.
Les objectifs de recherche de Kong incluent la réduction de la charge des chercheurs qualitatifs, mais elle souhaitait également intégrer l’apprentissage automatique pour atténuer les biais. Dans la recherche basée sur des entretiens, les opinions personnelles et les préjugés d’un professionnel peuvent affecter la façon dont il évalue les données. Cela est particulièrement vrai lorsque l’on travaille dans le domaine de la santé, où de nombreuses conditions sont associées à des stigmates qu’un chercheur peut intérioriser.
Le prochain projet de Shook portant sur les préjugés et la stigmatisation associés à la drépanocytose, pour lesquels le traitement est souvent entravé à cause du racisme médical, s’harmonise bien avec l’outil de visualisation de Kong. L’ensemble des travaux de Kong sur la visualisation a inclus des travaux avec des études qualitatives sur Surveillance moléculaire du VIH et des évaluations de l’autisme basées sur des entretiens.
En fin de compte, Kong espère élargir les possibilités d’utilisation de la visualisation. En créant un algorithme convivial, elle espère que sa base d’utilisateurs s’étendra au-delà des seuls chercheurs.
« Lorsque vous entendez le terme visualisation, il est souvent utilisé pour l’analyse et pour présenter des faits ou des données concrets. Mais je veux que la visualisation soit un outil que tout le monde puisse utiliser. Je pense que les gens devraient explorer les données de première main, et j’espère que la visualisation interactive sera un moyen pour eux de se plonger dans les données au lieu d’absorber tous les faits sans aucun doute », a déclaré Kong.
Alors que les outils de recherche qualitative deviennent plus accessibles, certains de ceux qui ont été victimes de stigmatisation dans le domaine des soins de santé restent prudents. Phoebe Stone, double majeure en psychologie de première année et en psychologie médico-légale, a exprimé des inquiétudes quant à la dépendance à l’égard de la technologie dans la recherche sur la neurodiversité. Ils appartiennent à Club infini, un groupe sur le campus pour les étudiants et alliés neurodistincts. La recherche sur des individus neurodistincts est sujette à des niveaux élevés de biais médicaux qui entraînent un sous-diagnostic basé sur le sexe ou la race et repose souvent sur la discrétion de professionnels biaisés.
“Il n’y a pas de considération, d’une manière générale, de la façon dont un individu traite les choses autant que les comportements externes”, a déclaré Stone.
Kong reconnaît qu’il y a toujours la possibilité que des biais se glissent dans la recherche qualitative en raison de la mesure dans laquelle elle repose sur la discrétion du chercheur. L’apprentissage automatique est également sujet aux biais, mais la prise en compte de ces problèmes inhérents à la recherche fait partie du processus d’innovation future. Dans ce projet de recherche et dans les projets à venir, Kong espère analyser plus que la simple transcription d’un enregistrement pour sa recherche.
« Nous essayons également de visualiser les données audio avec les thèmes. En ce moment, nous faisons des caractéristiques audio très simples comme la hauteur et le volume », a déclaré Kong.
Plus tard, les futures itérations du projet peuvent également inclure une entrée visuelle afin d’évaluer les signaux non verbaux tels que le langage corporel. En fin de compte, Kong espère que ses recherches pourront faire une différence pour les infirmières scientifiques comme Shook en présentant les données d’une manière précise et visuelle qui atténue les préjugés des chercheurs.
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