L'utilisation de l’apprentissage automatique pour prévenir le suicide reste un défi

Selon de nombreuses recherches scientifiques, le comportement suicidaire peut être de mieux en mieux prédit grâce à l'apprentissage automatique. Une étude d'ensemble de diverses universités internationales montre qu’il peut être utilisé en prévention. Néanmoins, le développement de la technologie et sa pratique concrète sont encore à une phase initiale.

Ces dernières années, de nombreuses études ont été réalisées sur l'apprentissage automatique pour prédire les comportements suicidaires. L'idée est qu'un algorithme d'auto-apprentissage puisse aider les médecins à discuter de la suicidalité avec les patients à haut risque. Une étude de synthèse réalisée par The Lancet Psychiatry montre qu'il existe un intérêt, mais aussi de nombreuses possibilités d'erreurs. La manière dont les comportements suicidaires sont enregistrés, par exemple, peut encore être améliorée.

Encore des progrès à faire

Plusieurs études prouvent que l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire la suicidalité. Pourtant, même les meilleurs algorithmes font encore relativement beaucoup d'erreurs (lire : faux positifs). Même pour les algorithmes les plus avancés, il reste difficile de prédire un comportement suicidaire, principalement parce qu'il résulte d'interactions complexes entre de nombreux facteurs. L'environnement dans lequel une personne a grandi joue un rôle. Mais aussi des événements majeurs, le risque de dépression et toutes sortes d'autres variables sont nécessaires pour pouvoir prédire un comportement suicidaire. Néanmoins, il est possible d'inclure cette cohérence complexe grâce à l'apprentissage automatique et d'améliorer la prédiction.

De plus, il reste à déterminer si un algorithme peut être utilisé pour la prévention du suicide. Quelle analyse peut en tirer un thérapeute si les chercheurs peuvent prédire un suicide avec une précision de 80 % ? L'apprentissage automatique peut être utile si l'attention n'est pas seulement portée sur la signalisation, mais aussi sur les trajectoires de soins après la prédiction du comportement suicidaire. De plus, selon les chercheurs, il existe d'autres types de défis : la qualité d'une telle prédiction est-elle toujours exacte ? Est-il éthique d'utiliser des données objectives pour prédire le suicide ?

L’apprentissage automatique reste un outil utile

Pourtant, tous ces problèmes ne signifient pas que l'apprentissage automatique ne peut pas être utilisé pour les soins de santé. Par exemple, des calculs informatiques complexes peuvent prédire avec précision où se situe une tumeur dans le corps ou quel est le moment optimal pour être transféré aux soins intensifs. Au Leiden University Medical Center (LUMC), par exemple, des recherches ont déjà été menées avec des algorithmes sur les changements dans la perception de la santé des patients. Les chercheurs du LUMC et de Salut ont utilisé pour la première fois aux Pays-Bas la technologie d'apprentissage automatique à partir de la technologie de la parole.