Cette IA aide les médecins à prévenir les suicides 🚨

L'intelligence artificielle (IA) pourrait devenir un outil précieux pour les médecins dans la détection des patients à risque de suicide. Une étude récente révèle comment un système automatisé aide à identifier ces patients lors de consultations médicales courantes.


Menée par des chercheurs du centre médical de l'Université Vanderbilt, cette étude explore l'efficacité d'un modèle d'IA dans la prévention du suicide: le VSAIL (Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood model, entendez "modèle de probabilité de tentative de suicide et d'idéation"). En analysant les données médicales, ce système alerte les médecins sur les patients présentant un risque élevé, ouvrant la voie à des interventions ciblées.

Un problème de santé publique urgent

Aux États-Unis, le suicide est la 11e cause de décès, avec environ 14,2 décès pour 100 000 habitants chaque année. Cette tendance inquiétante, en hausse depuis des décennies, a poussé les chercheurs à explorer des solutions innovantes pour mieux identifier et prendre en charge les personnes à risque.

Il est également constaté qu'environ 77 % des personnes qui meurent par suicide ont consulté un professionnel de santé dans l'année précédant leur décès, souvent pour des raisons sans lien direct avec la santé mentale.

Ces statistiques ont conduit les chercheurs à créer le modèle VSAIL, afin de combler les lacunes dans la détection des risques. En ciblant les patients les plus vulnérables, ce système vise à réduire le nombre de décès par suicide grâce à une intervention précoce et ciblée.

Un modèle d'IA pour cibler les patients à risque

Le modèle VSAIL utilise les données des dossiers médicaux électroniques pour évaluer le risque de suicide dans les 30 jours. Testé dans trois cliniques de neurologie, il a permis d'identifier les patients nécessitant une attention particulière.

L'étude a comparé deux méthodes: des alertes intrusives interrompant le médecin, et des informations plus passives intégrées au dossier. Les alertes intrusives ont montré une efficacité bien supérieure, incitant les médecins à agir dans 42 % des cas.

Une approche sélective pour une meilleure prévention

Le système a signalé environ 8 % des consultations, ciblant ainsi les patients les plus à risque sans submerger les médecins. Cette approche sélective facilite son intégration dans des environnements médicaux souvent surchargés.

Les chercheurs soulignent que cette méthode permet de concentrer les efforts sur les patients les plus vulnérables, tout en évitant un dépistage universel difficile à mettre en œuvre.

Les problématiques de l'alerte intrusive

Bien que les alertes intrusives soient plus efficaces, elles risquent de provoquer une fatigue chez les médecins, due à leur fréquence. Les auteurs de l'étude appellent à un équilibre entre efficacité et impact sur le travail des soignants.

Ils suggèrent également que des systèmes similaires pourraient être testés dans d'autres spécialités médicales, élargissant ainsi la portée de la prévention du suicide.

Des résultats prometteurs pour l'avenir

Sur les 7 732 consultations analysées, 596 alertes ont été déclenchées. Aucun cas de tentative de suicide n'a été enregistré dans les 30 jours suivant les alertes, bien que des études supplémentaires soient nécessaires pour confirmer ces résultats.

Les chercheurs estiment que l'IA, combinée à des alertes bien conçues, pourrait devenir un outil essentiel pour améliorer la détection et la prévention du suicide dans les établissements de santé.