C'est une étude qu'on dirait tout droit sortie d'une nouvelle de science-fiction. La revue Nature Human Behavior nous apprend que des chercheurs du département de psychologie de l'Université Carnegie Mellon à Pittsburgh (Etats-Unis) ont réussi à créer un algorithme capable d'identifier les personnes suicidaires, avec une précision de 91 % !
Pour obtenir ces résultats, les chercheurs ont utilisé un type particulier d'intelligence artificielle, capable d'apprentissage automatique (en anglais, machine-learning).
Les chercheur 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 autres personnes en bonne santé mentale, comme l'explique Le Figaro qui a trouvé cette étude. Ils ont ensuite fait passer à chacun des 34 participants une IRM fonctionnelle, permettant d'analyser l'activité cérébrale grâce à l'afflux de sang oxygéné.
Identifier les personnes suicidaires grâce aux images de l'IRM
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.
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 n'a pas fait d'erreur dans 91% des cas.
11 500 décès par suicide en France
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.
Environ 11 500 décès par suicide sont décomptés chaque année en France, soit 4 fois plus que les tués par accidents de la route. Et si jusqu’à maintenant, on considérait le suicide comme étant toujours secondaire à un certain nombre de maladies psychiatriques, en particulier la dépression, les troubles bipolaires et la schizophrénie, les spécialistes tendent à considérer le suicide comme une maladie psychiatrique à part entière. Les recherches comme cette étude américaine sont donc nécessaires pour mieux comprendre et pouvoir mieux prévenir ce fléau qu'est le suicide.