jeudi 1 décembre 2016

ON PARLE DANS LA PRESSE USA RECHERCHE Le machine learning se lance dans la prévention des suicides

Article Le machine learning se lance dans la prévention des suicides
Par Sophia Qadiri 30 novembre 2016 www.atelier.net *

Des chercheurs du Cincinnati Children’s Hospital Medical Center ont découvert que le machine learning pouvait être utilisé pour déceler de manière précise le caractère suicidaire d’une personne.
La Fondation américaine pour la prévention du suicide estime qu’en moyenne 42 773 Américains se donnent la mort tous les ans. Et pour chaque suicide, il y aurait 25 tentatives. Des chiffres qui font froid dans le dos et qui pourraient être drastiquement abaissés grâce à la technologie. Des chercheurs du Cincinnati Children’s Hospital Medical Center ont en effet découvert que le machine learning est capable de prévenir le suicide. Il suffit pour cela à la technologie d’analyser le langage (verbal ou non verbal) des patients.
Le docteur John Pestian, spécialisé en informatique biomédicale et psychiatrie, est à l’origine de l’expérience et de l’étude publiée début novembre dans la revue scientifique « Suicide et comportements qui portent atteinte à la vie ». Il explique que l’informatique offre des occasions de comprendre les marqueurs de pensée suicidaire là où les sciences fondamentales se concentrent sur les marqueurs biologiques.
Son expérience s’est déroulée comme suit : pendant 18 mois, les participants ont répondu à des questions du type « êtes-vous en colère ? » ou autre « avez-vous de l’espoir ? » au cours d’un entretien. Les scientifiques ont ensuite utilisé un algorithme de machine learning pour analyser les dires des malades et leur comportement (rire, soupir, bâillement...) et les classer selon trois groupes. Les personnes suicidaires, les non-suicidaires mais souffrant d’une maladie psychiatrique, et les autres.
Les résultats ont été concluants. L’outil a décelé avec 93% de précision le caractère suicidaire des patients et avec 85% de fiabilité l’existence d’autres maladies mentales. Le docteur Pestian voudrait que toutes les infrastructures qui accueillent des jeunes puissent se servir de cette technologie pour prévenir les tentatives de suicide.
Équiper les écoles, centres de loisirs, prisons pour mineurs... de cet outil a probablement un prix. Pas sûr qu’il excède les 44 milliards de dollars que coûterait le suicide aux Etats-Unis. Ni qu’il justifie de perdre des vies. En Corée du Sud, une autre technologie a été utilisée pour dissuader les gens de se tuer en sautant d’un pont.
http://www.atelier.net/trends/articles/machine-learning-se-lance-prevention-suicides_444260

Complément Article

Comment détecter si quelqu'un cache une dépression rien qu'en observant ses tics de langage ou sa communication non verbale

Dépression, état psychologique, tendance suicidaire... Il n'est pas si difficile de détecter le mal-être de quelqu'un que vous connaissez. Grâce au débit de parole, à la vitesse des mots et au signal sonore, nous pouvons comprendre l'état d'esprit de quelqu'un juste en écoutant sa façon de parler.
Publié le 30 Novembre 2016 atlantico.fr **
Atlantico/Fanny Meunier
Fanny Meunier est directeur de recherche au CNRS à l'institut des sciences cognitives. Elle est spécialiste des processus sous-tendant la compréhension du langage.

Atlantico : L’expression non verbale en dirait autant voire plus que le langage verbal sur notre personnalité. Dans quelle mesure la façon de parler et la linguistique peuvent-ils permettre de connaître l'état psychologique de quelqu'un ?

Fanny Meunier : Nous pouvons assez facilement déterminer l’état psychologique d’une personne par la façon dont elle s’exprime. Quelqu’un de joyeux va avoir plus de fluctuation, va mettre de l’intensité, de la même façon qu’une personne énervée va parler plus vite.

La problématique est de trouver un point de référence dans la parole de cette personne.

Il faut connaître la façon dont elle parle normalement. Certains naturellement parlent lentement, s’ils sont dans un état dépressif ils vont parler encore plus doucement. D’autres parlent normalement très vite et dans un état dépressif vont parler plus lentement, ce qui peut passer pour un débit classique.

Le problème de la voix et de la parole en général est qu’il est difficile de trouver des standards. Nous sommes notre propre standard. Nos modifications reflètent notre état psychologique. La difficulté est qu’il n’existe pas de valeur étalon pour tous.

Si nous connaissons la personne, nous pouvons percevoir son état psychologique juste par sa façon de parler.

Quels sont les tics de langage révélateurs d'un état de détresse psychologique ?

L’état dépressif se distingue par des fluctuations de la voix. Les personnes en détresse psychologique ont beaucoup moins d’intonations. Les fréquences, la mélodie de la parole deviennent monotones. Nous savons que les personnes dépressives envoient ce type de signaux et parlent moins fort et avec une intensité réduite. Nous pouvons souvent deviner lorsque quelqu’un ne va pas bien juste par une conversation téléphonique. Certaines émotions se transmettent plus par la façon de parler que par ce qui est dit. Les fluctuations de notre voix divergent particulièrement quand nous sommes dépressifs. Le débit et la vitesse de notre parole sont plus lents lorsque nous sommes en détresse psychologique.

Les chercheurs de l'hôpital de Cincinnati ont créé une application qui permet de détecter les états dépressifs et pensées suicidaires grâce à la linguistique. Quelle est l'utilité d'une telle application ? Ce type d'outils peut-il vraiment prévenir les suicides ou aider à mieux soigner les dépressions ?

Ce type d’application va être majoritairement utilisée à distance. Cette application n’est pas utile pour seconder l’opinion du spécialiste. Lorsque nous consultons un psychologue, celui-ci peut percevoir nos regards, la façon dont nous nous comportons… Le spécialiste a beaucoup d’outils pour réussir à diagnostiquer son patient. Lors d'un face-à-face avec un praticien, cette application ne trouve pas réellement sa place.

Un psychologue juste avec la voix peut faire la différence entre une personne qui va bien et une personne à tendance dépressive.

Cette application trouve une utilité toute autre pour les personnes isolées. Cela peut permettre d’appeler les plus fragiles qui ne se déplacent pas. L’état des personnes vraiment suicidaire peut varier d’un jour à l’autre, cet outil peut donc aider les professionnels à faire de la surveillance à distance. En ce qui concerne les personnes âgées, les modifications de la voix peuvent être plus subtiles. Avec le vieillissement, nous avons un ralentissement ainsi qu’une perte de la fluctuation, ce qui rend l’analyse du spécialiste plus difficile, d’où l’intérêt de cette application.

Comment fonctionne cette application ? Peut-elle révolutionner le monde de la médecine ?

Cette application fonctionne grâce à une analyse de l’enregistrement du signal sonore. Nous pouvons visualiser et analyser ce signal, étudier son débit, calculer le nombre de syllabes prononcées par minute, entendre un allongement des voyelles…
Nous représentons la parole sur un spectrogramme qui code en abscisse le temps et en ordonnée l’intensité du signal. Nous calculons le débit, le volume et la fluctuation de la parole.
Cette application peut donner la possibilité au personnel hospitalier de garder en mémoire l’état du patient.
Etant donné que le personnel dans un hôpital se renouvelle souvent, par cette application les médecins peuvent garder une trace.
La parole est un signal très complexe, très variable d’un individu à l’autre, cependant celui-ci reste compréhensible. Avec ces nouvelles technologies nous pouvons accéder à des calculs sophistiqués nouveaux.

**http://www.atlantico.fr/decryptage/comment-detecter-quelqu-cache-depression-rien-qu-en-observant-tics-langage-ou-communication-non-verbale-fanny-meunier-2893568.html#srmmgxDc8p5dD9yx.99

Aucun commentaire:

Enregistrer un commentaire