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SUICIDE : L’IA détecte le risque de TS

Actualité publiée il y a 3 années 7 mois 3 semaines
JAMA Network Open
Chaque année, en France, on recense plus de 9.000 décès par suicide, ce qui correspond à l’un des taux de suicide les plus élevés en Europe (Visuel Adobe Stock 206375700)

Chaque année, en France, on recense plus de 9.000 décès par suicide, ce qui correspond à l’un des taux de suicide les plus élevés d'Europe. On recense 800.000 décès par décès dans le monde. Cette incidence ne va faire qu’augmenter avec la pandémie et la prévalence croissante de la dépression. Cependant, si le suicide est une cause majeure de décès et son taux un marqueur évident de mal-être social en population générale, il reste extrêmement complexe à détecter et à prévenir. L'intelligence artificielle pourrait là encore, sur ce besoin diagnostique, apporter une précieuse valeur ajoutée. C’est l’hypothèse de cette équipe de l'université Vanderbilt (Nashville) qui démontre, ici dans le JAMA Network Open, la précision d’un algorithme d'apprentissage automatique, une forme d’intelligence artificielle (IA) à prédire le risque de tentative de suicide (TS).

 

Cette étude a été menée sur 11 mois consécutifs, en « aveugle » auprès de patients adultes suivis au Vanderbilt University Medical Center (VUMC). L'algorithme développé, le « VSAIL » pour Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood, basé sur les données des dossiers de santé électroniques (DSE) permet de calculer le risque à 30 jours de nouvelle consultation pour tentative de suicide (TS) et donc la prévalence des pensées suicidaires.

Environ 8,5% des TS aboutissent au décès

Au cours des 11 mois de test, 78.000 patients adultes ont été suivis à l'hôpital, aux urgences et aux cliniques chirurgicales du VUMC. Les chercheurs ont validé les performances de l'algorithme prédictif en répartissant les patients participants en 8 groupes en fonction de leurs scores de risque,

  • le premier groupe représentant à lui-seul plus d'un tiers de toutes les TS recensées durant le suivi de l’étude et environ la moitié de tous les patients éprouvant des pensées suicidaires.
  • 395 personnes de ce groupe ont déclaré avoir des pensées suicidaires et 85 ont vécu au moins une tentative de suicide, 23 ont survécu à des TS répétées.
  • pour 271 personnes identifiées comme à risque le plus élevé, 1 est revenue consulter pour TS.

 

Une première alternative à l’évaluation psychologique : « il est impossible de dépister tous les patients à risque de suicide à chaque consultation », explique l’auteur principal, le Dr Colin Walsh, professeur d'informatique biomédicale, de médecine et de psychiatrie. Il est en effet impossible d’évaluer pour le risque de suicide, les millions de personnes qui viennent consulter chaque année. Certains patients ne sont ainsi jamais dépistés malgré des facteurs qui pourraient indiquer un risque plus élevé.

  • Le dépistage par IA pourrait permettre un premier niveau de détection menant, le cas échéant, à des tests plus poussés.

 

Cette étude menée en milieu hospitalier ouvre ainsi la voie à une intervention transparente d'aide à la décision, basée sur une analyse simple des données du DSE,

un outil qui pourra s'avérer précieux durant cette crise pandémique.


Source: JAMA Network Open March 12, 2021 doi: 10.1001/jamanetworkopen.2021.1428 Prospective Validation of an Electronic Health Record–Based, Real-Time Suicide Risk Model

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Cette actualité a été publiée le 4/04/2021 par Équipe de rédaction Santélog

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