Subvention de 3,8 millions de dollars pour le diagnostic d’une pensée suicidaire

Carnegie Mellon et Pittsburgh reçoivent une subvention de 3,8 millions de dollars pour diagnostiquer une pensée suicidaire. L’Institut national de la santé mentale a octroyé une subvention à des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon et de l’Université de Pittsburgh pour diagnostiquer la pensée suicidaire au moyen de l’imagerie cérébrale.

«Le suicide est la deuxième cause de décès chez les jeunes adultes aux États-Unis, et les méthodes d’évaluation actuelles reposent entièrement sur l’auto-déclaration des patients et les observations des médecins», déclare David Brent, titulaire de différentes études sur le suicide et professeur de psychiatrie, pédiatrie, épidémiologie et sciences cliniques à la faculté de médecine de l’université de Pittsburgh.

Le financement de l’Institut national de la santé mentale vise à faire avancer les recherches antérieures à Carnegie Mellon et Pittsburgh, qui ont mené à une approche prometteuse pour identifier les individus suicidaires en analysant les altérations de la façon dont leurs cerveaux représentent certains concepts, tels que la mort, la cruauté et les troubles.

Dans leur étude de 2017, les chercheurs ont présenté une liste de 10 mots liés à la mort, 10 mots relatifs à des concepts positifs (comme l’insouciance) et 10 mots liés à des idées négatives (telles que des problèmes) à deux groupes de 17 personnes suicidaires connues et 17 individus neurotypiques. En utilisant un algorithme d’apprentissage automatique, ils ont pu déterminer avec une précision de 91% si un participant appartenait au groupe témoin ou au groupe suicidaire et étaient capables de distinguer avec précision les neuf personnes qui avaient tenté d’en finir avec leur vie avec une précision de 94%.

Cependant, le projet PRISM (Predicting Risk Imaging Suicidal Minds), récemment financé, permettra aux chercheurs d’évaluer la technologie dans un échantillon beaucoup plus large de patients que lors de l’étude précédente, et d’associer les patients atteints d’autres maladies mentales. « La pierre angulaire de ce projet est notre capacité récente à identifier le concept auquel une personne pense en fonction de son schéma d’activation cérébrale ou de sa signature neurale », a déclaré Marcel Just de l’Université de Hebb, Professeur de psychologie au Collège Dietrich des sciences humaines et sociales de CMU.

« Nous étions auparavant en mesure d’obtenir des signatures neuronales cohérentes pour déterminer si quelqu’un pensait à des objets comme une banane ou un marteau en examinant leurs schémas d’activation du cerveau IRM », a ajouté Just. « Mais maintenant, nous pouvons dire si quelqu’un pense à un problème ou à une mort de manière inhabituelle. Les modifications des signatures de ces concepts sont les «marqueurs neurocognitifs de la pensée» recherchés par le programme d’apprentissage automatique.

Les chercheurs espèrent qu’en établissant des marqueurs neurocognitifs fiables des idées suicidaires et en tentant de les étudier, ils amélioreront en fin de compte la manière dont les cliniciens détectent et traitent les patients qui pensent à se suicider. Plus précisément, les chercheurs cherchent à permettre aux médecins de mieux faire:
- Détection et surveillance des risques de suicide
- Comprendre les altérations de la pensée et les sentiments liés au suicide chez leurs patients
- Développer des stratégies de traitement personnalisées pour leurs patients suicidaires en fonction de leurs modes de pensée et de sentiment altérés qui peuvent réduire plus précisément et efficacement le risque de suicide.

L’étude évaluera les différences de schémas d’activation cérébrale entre les jeunes adultes suicidaires et non suicidaires lorsqu’ils réfléchissent à des mots liés au suicide, tels que les concepts positifs et négatifs, et utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour identifier les signatures neuronales des idées et comportements suicidaires.

Source: Healthdatamanagement.com

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Vous pouvez utiliser ces balises et attributs HTML : <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>