Et s’il était possible de prédire quelles personnes représentent un haut risque de suicide. Certains chercheurs nous ont peut-être rapprochés d’un tel exploit après avoir mis au point un algorithme capable d’identifier les personnes ayant des tendances suicidaires. L’étude est encore à ses débuts, mais la méthode pourrait un jour être utilisée pour diagnostiquer des problèmes de santé mentale d’après les chercheurs.
L’algorithme pour détecter les tendances suicidaires
Près d’un million de personnes dans le monde meurent chaque année par suicide. À moins d’avertir leurs amis, leur famille ou leur thérapeute, ces décès sont très difficiles à prévoir, mais les chercheurs affirment que des signes biologiques existent, enfouis dans les schémas cachés de l’activité cérébrale.
L’imagerie cérébrale pourrait être un outil essentiel dans la prévention du suicide, grâce à un nouveau programme informatique pour identifier les personnes ayant des pensées suicidaires basées sur le scan de leur cerveau.
Utiliser l’IRMf pour prédire le risque de suicide
Dans un article publié dans Nature Human Behavior, des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon ont observé l’activité cérébrale de deux groupes d’adultes, l’un qui avait des pensées suicidaires et l’autre qui n’en avait pas, au total 34 participants. Pour parvenir à leurs conclusions, l’équipe a ajouté des signatures neuronales pour différentes émotions : la tristesse, la colère, la honte et la fierté à leur algorithme d’apprentissage automatique.
Les participants à l’étude ont tous subi une imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), au cours de laquelle ils ont montré des mots liés au suicide ainsi que des mots liés aux émotions positives et négatives. En se basant sur les participants déjà identifiés comme suicidaires, ils ont pu identifier cinq régions du cerveau et six mots qui ont aidé à identifier ceux qui étaient suicidaires.
Sur la base de cette information, ils ont ensuite pu former un algorithme pour déterminer les patients suicidaires. Les scientifiques ont trouvé que le nouvel algorithme était précis à 85 % pour identifier les sujets ayant des tendances suicidaires.
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