L’intelligence artificielle pour prévenir la récidive du suicide

Le suicide représente la deuxième cause de mortalité chez les 15-24 ans. Face à cette réalité saisissante, et considérant le rapport particulier des jeunes à leur portable, le CHU de Nantes a déployé une application mobile visant à prévenir la récidive du suicide. L’application souhaitée nécessitant d’intégrer une intelligence artificielle (IA), le CHU s’est rapproché des équipes de CAPACITÉS SAS pour leur expertise des réseaux bayésiens. Un algorithme basé uniquement sur l’expertise des professionnels de santé a été élaboré pour disposer d’une première version fonctionnelle de l’outil.

En résumé

Mots Clés :

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Un algorithme opérationnel malgré des données hétérogènes et peu nombreuses

Psychiatre au CHU de Nantes, le Pr Olivier Bonnot a vu l’intérêt de mettre en place une application mobile pour prolonger et améliorer le suivi des patients ayant fait une tentative de suicide, tout particulièrement les adolescents et jeunes adultes.
Les équipes de CAPACITÉS disposent d’une expertise des réseaux bayésiens et travaillent sur l’utilisation de modèles graphiques probabilistes en intelligence artificielle. Pour développer l’application attendue, elles ont mis au point un moteur d’intelligence artificielle capable de modéliser les compétences des psychiatres et de produire un outil fonctionnel sans plus de données disponibles.

Le raisonnement de l’IA est visible par les experts et ses recommandations sont compréhensibles, ce qui facilite l’acceptabilité de l’outil dans le processus de suivi de soins. Baptisée MEDICAL COMPANION, l’application interroge de façon personnalisée chaque patient suivi. L’algorithme d’IA recueille les données, puis informe et conseille le patient selon les recommandations de l’OMS et la littérature scientifique. L’accumulation des données, collectées pour chaque patient au fil du temps, permet d’améliorer le moteur d’IA et l’application.

 

Pour mener à bien ce projet, les équipes CAPACITÉS SAS ont bénéficié de l’appui et des moyens techniques de l’équipe Data User Knowledge (DUKe) du LS2N (Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes), UMR de l’Université de Nantes, de l’Ecole Centrale Nantes, de l’IMT Atlantique, du CNRS et de l’Inria.

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