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Quand le Big data sert à prévenir les suicides

18 novembre 2014

Déceler les risques de suicide grâce au Big Data ? C’est le parti pris par une étude d’une unité de l’Armée américaine, grâce aux données recensées sur ses soldats ayant effectué un passage en hôpital psychiatrique. Publiée le 12 novembre dernier, elle nous est relayée par un article de la Harvard Medical School.

L’étude, parue sur JAMA Psychiatry et intitulée Predicting Suicides After Psychiatric Hospitalization in US Army Soldiers, porte sur l’observation de 53 769 soldats de l’Armée américaine sur une année complète, suite à leur prise en charge par un hôpital psychiatrique entre 2004 et 2009. Des centaines de données, détenues par l’armée elle-même et relatives à des facteurs de risques suicidaires ont été rendues exploitables afin d’établir plusieurs catégories d’individus, via un algorithme prédictif.

Des mesures de prévention pour les individus à haut risque

Une attention particulière a été portée à 5% des soldats : catégorie à « haut risque », ils représentent à eux seuls 52,9% des suicides enregistrés et sont beaucoup plus susceptibles que les autres d’être confrontés à une nouvelle hospitalisation ou tentative de suicide. 46% d’entre eux ont ainsi fait face à l’un de ces incidents dans l’année qui suivait leur sortie de l’hôpital psychiatrique.

“Le fait que près de la moitié de ces hospitalisés à haut risque aient été confrontés à l’un des incidents suivants, qu’il s’agisse d’un suicide, d’une tentative de suicide ou d’une ré-hospitalisation, nous incite fortement à développer de larges opérations préventives post-hospitalisation pour les soldats à haut risque de suicide », concluait ainsi Ronald Kessler, co-auteur de l’étude et Professeur à la Harvard Medical School.

Une nouvelle utilisation des données aussi spectaculaire que les algorithmes pour prédire le crime.

Pour retrouver l’article de Harvard Medical School, c’est par ici.

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