Une nouvelle technologie informatique identifie les comportements suicidaires à partir de mots

La technologie informatique connue sous le nom d'apprentissage automatique peut évaluer les mots parlés ou écrits d'une personne et identifier avec précision si cette personne est suicidaire, malade mentale mais pas suicidaire, ou ni l'un ni l'autre.

Le nouvel outil informatique est jusqu'à 93% précis pour classer correctement une personne suicidaire et 85% précis pour identifier une personne suicidaire, atteinte d'une maladie mentale mais qui n'est pas suicidaire ou ni l'un ni l'autre.

Ces résultats fournissent des preuves solides de l’utilisation de technologies de pointe comme outil d’aide à la décision pour aider les cliniciens et les soignants à identifier et à prévenir les comportements suicidaires, affirment des chercheurs du Cincinnati Children’s Hospital Medical Center.

«Ces approches informatiques offrent de nouvelles opportunités pour appliquer les innovations technologiques dans les soins et la prévention du suicide, et c'est certainement nécessaire», déclare John Pestian, Ph.D., professeur dans les divisions d'informatique biomédicale et de psychiatrie et auteur principal de l'étude.

«Lorsque vous regardez autour des établissements de soins de santé, vous voyez un soutien formidable de la technologie, mais pas tant pour ceux qui soignent une maladie mentale. Ce n'est que maintenant que nos algorithmes sont capables de soutenir ces aidants.

Cette méthodologie peut facilement être étendue aux écoles, aux refuges, aux clubs de jeunes, aux centres de justice pour mineurs et aux centres communautaires, où une identification précoce peut aider à réduire les tentatives de suicide et les décès.

L'étude apparaît dans la revueSuicide et comportement mettant la vie en danger, une revue de premier plan pour la recherche sur le suicide.

Le Dr Pestian et ses collègues ont recruté 379 patients dans l'étude entre octobre 2013 et mars 2015 des services d'urgence et des centres hospitaliers et ambulatoires de trois sites.

Les personnes inscrites comprenaient des patients suicidaires, diagnostiqués comme malades mentaux et non suicidaires, ou ni l'un ni l'autre - servant de groupe témoin.

Chaque patient a rempli des échelles d'évaluation comportementale normalisées et a participé à un entretien semi-structuré répondant à cinq questions ouvertes pour stimuler la conversation, telles que «Avez-vous de l'espoir?» "Es-tu fâché?" et "Est-ce que ça fait mal émotionnellement?"

Les chercheurs ont extrait et analysé le langage verbal et non verbal des données. Ils ont ensuite utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les patients dans l'un des trois groupes.

Les résultats ont montré que les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent faire la différence entre les groupes avec une précision allant jusqu'à 93%. Les scientifiques ont également remarqué que les patients témoins avaient tendance à rire plus lors des entretiens, à moins soupirer et à exprimer moins de colère, moins de douleur émotionnelle et plus d'espoir.

Source: Centre médical de l’hôpital pour enfants de Cincinnati / EurekAlert