Des chercheurs de l'école de médecine clinique de l'université de Nouvelle-Galles du Sud ont utilisé l'apprentissage automatique pour développer des prédicteurs plus précis de l'automutilation et du suicide chez les adolescents.
La santé mentale des adolescents a connu un déclin mondial et les statistiques australiennes reflètent fidèlement celles de nombreuses autres sociétés. Le suicide est la principale cause de décès chez les Australiens âgés de 15 à 24 ans.
Les prédicteurs actuels, tels que les antécédents d'automutilation ou de tentatives de suicide, se sont révélés à peine plus efficaces que le hasard. Le nouveau modèle prédictif, le chercheurs développés à l'aide de la ML est nettement plus efficace.
L'ensemble des données comprend les réponses à des questionnaires et des entretiens avec 2 809 adolescents participant à l'étude longitudinale sur les enfants australiens.
Parmi les participants, 5,2% ont déclaré avoir tenté de se suicider au moins une fois au cours des 12 derniers mois et 10,5% ont déclaré avoir commis des actes d'automutilation.
En utilisant l'apprentissage automatique pour analyser les données, les chercheurs ont trouvé des prédicteurs clés plus précis que ceux utilisés précédemment par les praticiens de la santé mentale.
La performance du modèle ML a été mesurée à l'aide de l'aire sous la courbe (AUC). Il s'agit d'un chiffre compris entre 0,5 et 1, où 0,5 correspond à une supposition aussi bonne qu'un tirage à pile ou face, et 1 à une prédiction précise de 100%.
En se basant uniquement sur les antécédents d'automutilation et de tentatives de suicide, l'AUC se situe entre 0,63 et 0,647. Ce résultat n'est que légèrement supérieur à celui de la supposition et se situe en dessous de la fourchette de 0,7 à 0,8 considérée comme acceptable pour prédire le risque.
Les prédicteurs du modèle ML ont obtenu une AUC comprise entre 0,722 et 0,74, ce qui est nettement meilleur.
Le modèle a surpris les chercheurs en montrant que les tentatives d'automutilation ou de suicide antérieures ne constituaient pas un facteur de risque élevé et que l'environnement et le soutien parental jouaient un rôle plus important.
Le Dr Lin, l'un des chercheurs, a déclaré : "Nous avons découvert que l'environnement du jeune joue un rôle plus important que nous ne le pensions. C'est une bonne chose du point de vue de la prévention, car nous savons maintenant que nous pouvons faire plus pour ces personnes."
Cette application de l'IA aux soins de santé mentale aidera les cliniciens à évaluer plus précisément les adolescents à risque et à intervenir plus tôt.
Selon le Dr Lin, "sur la base des informations relatives au patient, l'algorithme de ML pourrait calculer un score pour chaque personne, qui pourrait être intégré dans le système de dossiers médicaux électroniques. Le clinicien pourrait rapidement retrouver ces informations pour confirmer ou ajuster son évaluation".
Le modèle n'est pas encore prêt à être mis en pratique, mais les résultats prometteurs indiquent qu'il s'agit d'une voie qui mérite d'être poursuivie.
Les dossiers médicaux contiennent de nombreuses données et l'utilisation de l'IA pour les analyser réservera sans aucun doute de nouvelles surprises aux professionnels de la santé.
