90% des personnes suicidaires identifiées par un algorithme

Des chercheurs du département de psychologie de l'Université Carnegie Mellon à Pittsburgh (Etats-Unis) ont mis au point un algorithme capable d'identifier dans 91 % des cas les personnes nourrissant des idées suicidaires. La machine a également réussi à repérer, au sein du groupe, celles ayant déjà fait une tentative de suicide. Leurs travaux sont publiés dans la revue Nature Human Behavior.

Pour obtenir ces résultats, les chercheurs ont utilisé un type particulier d'intelligence artificielle, capable d'apprentissage automatique (en anglais, machine-learning). Ils ont enrôlé deux groupes : d'un côté, 17 jeunes personnes âgées de 18 à 30 ans et qui avaient récemment fait part de leurs envies suicidaires à leurs psychologues, et de l'autre 17 personnes en bonne santé mentale. Ils ont ensuite fait passer à chacun des 34 participants une IRM fonctionnelle, rapporte Lefigaro.fr. Durant cet examen, les participants ont vu s'afficher 30 mots-clés, les uns après les autres. Certains étaient positifs ("insouciance", "vitalité", "gentillesse"), d'autres négatifs ("cruauté", "inquiet", "obscurité") et dix mots étaient directement liés aux idées suicidaires ("sans espoir", "funèbre", "désespéré"). Les 34 participants ont chacun été invités à réfléchir à chaque mot et les images de l'IRM ont toutes été soumises à l'algorithme.  

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  Pour chaque mot-clé, les chercheurs ont signalé à l'ordinateur si les images de l'IRM provenaient de personnes aux idées suicidaires ou de personnes en bonne santé mentale. Par la suite, les chercheurs ont soumis à l'ordinateur d'autres images cérébrales et lui ont demandé d'identifier si elles provenaient de personnes aux idées suicidaires ou de personnes en bonne santé mentale. Résultats : l'algorithme a donné la bonne réponse dans 91% des cas. Les chercheurs se sont ensuite uniquement intéressés aux patients suicidaires, qu’ils ont séparés en deux groupes : ceux ayant tenté de se suicider (9 patients) et ceux qui ne l’avaient pas fait (8 patients). Dans 94% des cas, la machine a réussi à repérer, au sein du groupe, celles ayant déjà fait une tentative de suicide. [Avec lefigaro.fr et pourquoidocteur.fr]