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L’IA a appris à détecter les tendances suicidaires via des scans cérébraux

Le suicide est la deuxième cause de décès chez les jeunes âgés de 15 à 34 ans aux États-Unis. Or, les cliniciens disposent actuellement d’outils assez limités pour identifier les personnes à risque. Une nouvelle technique d’apprentissage automatique décrite dans un article publié récemment dans Nature Human Behaviour (PDF) pourrait aider les médecins à mieux détecter les personnes ayant des pensées suicidaires.

Les chercheurs ont examiné 34 jeunes adultes, répartis de façon égale entre des participants suicidaires et un groupe témoin. Chaque “sujet” a fait une IRM fonctionnelle (imagerie par résonance magnétique) tandis que lui été présentées trois listes de 10 mots. Les chercheurs ont ainsi identifié un lien entre 5 zones du cerveau et 6 des mots, et considéré ces zones comme étant les meilleurs marqueurs pour distinguer les patients suicidaires des témoins. Ils ont sur cette base formé un système d’apprentissage automatique classificateur. Ce dernier est parvenu à identifier correctement 15 des 17 patients suicidaires et 16 des 17 sujets témoins.

La suite ici (Jackie Snow)

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Loïc Bardon
A propos Loïc Bardon

Co-fondateur de Paris Singularity, think&do tank virtuel d'empowerment citoyen Prospectiviste passionné par la 4e révolution "industrielle"/singularité impulsée par les technologies NBIC(Nano/Bio/Info/Cogno)

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