Prédire le risque suicidaire chez les étudiants grâce à l’intelligence artificielle

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Grâce à l’intelligence artificielle, des chercheurs québécois et français ont ciblé des indicateurs de santé mentale qui prédisent les comportements suicidaires chez les étudiants.

Anxiété de performance, passage à la vie adulte, augmentation de la charge de travail: les étudiants sont particulièrement exposés au risque de comportements suicidaires. Une réalité exacerbée dans un contexte pandémique où s’ajoutent à ces enjeux l’isolement, l’interdiction des activités festives et sportives, les cours en ligne. Et si nous pouvions prédire le risque suicidaire dans cette population? 

Voilà le pari que se sont lancé une équipe de chercheurs français et montréalais, dont fait partie Sylvana Côté, professeure à l’École de santé publique de l’Université de Montréal et chercheuse au CHU Sainte-Justine, qui ont récemment fait paraître les résultats de leurs travaux dans Scientific Reports.  

Quatre facteurs principaux, dont une surprise

Sylvana Côté

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Ces chercheurs de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale, de l’Université de Bordeaux, de l’Université de Montréal et de l’Université McGill ont ainsi conçu un algorithme permettant de cibler de façon précise les principaux facteurs prédictifs du risque suicidaire dans les communautés étudiantes.

Pour y arriver, ils se sont appuyés sur l’analyse de données recueillies auprès de plus de 5000 étudiantes et étudiants français suivis sur une période d’un an. Parmi les 70 prédicteurs potentiels, la méthode d’apprentissage automatique a révélé que 4 d’entre eux permettaient de détecter environ 80 % des comportements suicidaires. Il s’agit des pensées suicidaires, de l’anxiété, des symptômes dépressifs et de l’estime de soi, ce dernier étant une surprise pour les chercheurs.

«Nous ne nous attendions pas à ce que l’estime de soi se démarque, confie Sylvana Côté. C’est une variable très corrélée avec la dépression qui était davantage utilisée en santé mentale dans les années 70 et 80. Mais quand on s’y arrête, on réalise qu’il s’agit d’une variable intéressante, puisqu’elle n’est pas pathologique. Les gens ont souvent moins de réticence à exprimer qu’ils ont une faible estime d’eux-mêmes, plutôt qu’à admettre qu’ils sont déprimés ou anxieux, des facteurs considérés comme plus stigmatisants.»

À terme, la chercheuse croit que les résultats de cette étude ouvrent la possibilité de dépister, et éventuellement de prendre en charge, plus rapidement et adéquatement les étudiants et étudiantes à risque de suicide.