Les étudiants, surtout en ces temps de crise, sont particulièrement sensibles au développement d’une dépression, une maladie qui augmente fortement le risque suicidaire.
Il est donc nécessaire de mettre au point des outils qui permettent de dépister les personnes les plus enclines à passer à l’acte afin de rapidement les prendre en charge.
Des chercheurs sont parvenus, avec l’aide de l’intelligence artificielle, à identifier 4 facteurs capables de prédire plus de 80 % des risques suicidaires chez les étudiants.
Mis à jour le 23 février 2021
Dépression : faire appel à l’intelligence artificielle pour prédire le risque suicidaire chez les étudiants
Cette découverte a été réalisée par une collaboration de plusieurs équipes de recherche basées à Bordeaux et à Montréal.
Dépression et risque suicidaire
La crise de la Covid-19 et les confinements successifs qu’elle a engendrés ont mis en lumière l’impact de la dépression dans la population, et ce tout particulièrement chez les jeunes et les étudiants. Ce trouble de l’humeur, très fréquent dans la population, peut parfois être sévère. Il s’agit d’un facteur de risque majeur de suicide : le risque de tentative de suicide est ainsi multiplié par 30 en cas d’épisode dépressif d’après le site Internet de l’Inserm. Le suicide est la 2ème cause de mortalité chez les 15-24 ans, et la 1ère chez les 25-34 ans.
Dépister rapidement les personnes à risque
Pour tenter d’enrayer ce phénomène, il faudrait pouvoir proposer précocement une prise en charge adaptée aux jeunes les plus à risque, c’est-à-dire ceux présentant des « comportements suicidaires » tels que des pensées suicidaires ou encore ayant réalisé une tentative de suicide. Mais comment les identifier rapidement et simplement ? Des chercheurs, dans le cadre d’une collaboration internationale, ont fait un pas en ce sens en utilisant une technologie innovante : l’intelligence artificielle.
Une approche par l’intelligence artificielle prometteuse
Les chercheurs ont ainsi demandé à plus de 5 000 étudiants issus de la cohorte française i-Share de remplir deux questionnaires à un an d’intervalle. Les questions portaient sur leur santé, leur consommation de drogues et d’alcool, leurs antécédents médicaux et psychiatriques ainsi que sur leur état psychique. Dans un premier temps, 70 facteurs prédictifs potentiels ont été identifiés.
Les réponses ont été soumises à un programme dit d’« apprentissage automatique », une forme particulière d’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique d’apprendre à partir de données et non à l’aide d’une programmation explicite. Cette méthode a permis de déterminer que quatre d’entre eux étaient suffisants pour prédire plus de 80 % des risques suicidaires : les pensées suicidaires, l’anxiété, des symptômes de dépression et la baisse de l’estime de soi.
Ces travaux demandent confirmation mais ils ouvrent la possibilité de dépistage à grande échelle en identifiant, grâce à des questionnaires courts et simples, les étudiants à risque de suicide pour les orienter vers une prise en charge adéquate.
Source : Macalli M et al. A machine learning approach for predicting suicidal thoughts and behaviours among college students. Sci Rep 2021 ; 11 : 11363.
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Mise à jour du dossier : février 2022