Une équipe du CHU de Dijon a rassemblé des données pendant 10 ans pour alimenter un algorithme qui permettra de détecter des maltraitances sur enfants. Aujourd’hui encore, beaucoup d’entre elles passent sous les radars des proches mais aussi du personnel enseignant et médical.
C’est donc une solution technique qui pourrait aider à repérer les cas qui ne seraient pas évidents, en s’appuyant sur les bases de données des hôpitaux. Seules 5% des détections de maltraitance sont pour l’instant effectuées par le personnel médical, comme nous l’indique Libération.
Le dispositif s’appuie sur l’utilisation du Programme de médicalisation des systèmes d’information des hôpitaux et cliniques, où sont rassemblées et codées les pathologies et lésions constatées de chaque patient. Grâce à une analyse de ces données, des probabilités sont calculées, et les suspicions engendrées sont à vérifier ensuite par des personnes habilitées.
Des résultats fiables, surtout sur les jeunes enfants
Les dossiers de 170 enfants « repérés » par l’intelligence artificielle ont été étudiés pour voir si ces derniers avaient subi ou non des violences. 20 Minutes, dont les données parviennent de l’AFP, nous informe que les résultats se sont révélés fiables à environ 85% dans les cas où l’algorithme avait identifié une « maltraitance hautement probable », et à 50% dans le cas d’une « maltraitance suspectée ».
La maltraitance est par exemple plus probable si l’enfant a des lésions à différents âges. Par ailleurs, plus l’enfant est jeune, plus les résultats sont fiables. En effet, les bébés, qui restent principalement couchés, ont peu de risques de chutes répétées.
Une étude à plus grande échelle doit être effectuée avant que le dispositif ne soit déployé, mais c’est en bonne voie.
En France, actuellement, un enfant meurt tous les jours sous les coups de ses parents. C’est un problème de grande envergure que la maltraitance sur les enfants, et chaque pierre apportée à l’édifice de la détection des maltraitances est une bonne nouvelle.
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Image en une : © Kelly Sikkema/Unplash
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