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Le machine learning pour prévenir le suicide

Machine learning pour la prévention du suicide

Le machine learning contribue à prédire et à réduire les risques de suicide. Une étude a permis d’identifier les comportements suicidaires chez les jeunes.

Pour diagnostiquer des maladies ou pour développer de nouveaux traitements, le machine learning est aujourd’hui une technologie de pointe qui sert des causes essentielles. Aux dernières nouvelles, c’est dans la prévention du suicide qu’il intervient.

Les tendances suicidaires chez les jeunes

Le suicide étant l’une des principales causes de mortalité juvénile, une équipe de recherche s’est penchée sur ce problème. Il s’agit de chercheurs de l’INSERM et de l’Université de Bordeaux qui ont collaboré avec l’Université de Montréal et l’Université McGill. Avec une approche qui implique l’intelligence artificielle, l’étude a donc permis de déterminer les principaux indicateurs de comportement suicidaires.

Dans le cadre de la recherche, plus de 5 000 étudiants ont participé au projet, en remplissant des questionnaires en deux temps. Les informations demandées concernent la santé, les antécédents médicaux ou psychiatriques, etc. L’enquête a dévoilé une tendance de tendance suicidaire chez 17,4 % des filles et 16,8 % des garçons. Précisons que l’étude devait durer au moins une année.

L’objectif de ces recherches est de prédire le risque de suicide, grâce au machine learning. Selon Christophe Tzourio, le coordinateur, cela permettrait d’orienter les jeunes et les étudiants vers la prise nécessaire.

Le rôle du machine learning dans la prévention du suicide

En tenant compte des réponses des étudiants, 70 facteurs potentiels qui pourraient influencer les tendances suicidaires ont été identifiés. En général, les causes étaient liées à l’état mental ou physique des étudiants, à des expériences traumatisantes, à la consommation d’alcool ou de drogue ou encore à certaines conditions de vie. Entre autres, le machine learning a permis d’analyser les informations collectées et de dresser une liste prédictive de ces facteurs. Le plus grand avantage de cette catégorie de l’IA, d’après Mélissa Macalli, un des chercheurs, c’est qu’elle permet de croiser les données simultanément. Selon ses dires, le ML ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche et la prévention du suicide.

Les chercheurs sont alors parvenus à identifier 4 indicateurs qui présentent 80 % de chance de reconnaître les tendances suicidaires. Il s’agit de l’anxiété, des symptômes de dépression, des pensées suicidaires et de l’estime de soi.

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