Искусственный интеллект поможет в предотвращении самоубийств в будущем

Исследователи оценили эффективность 54 алгоритмов, разработанных ранее для прогнозирования связанных с самоубийством мыслей. Метаанализ, опубликованный в Journal of Psychiatric Research, показал, что модели машинного обучения превзошли традиционные способы прогнозирования риска самоубийств. В отделениях неотложной помощи врачи обычно используют анкеты и оценочные шкалы для выявления пациентов с суицидальными наклонностями. Однако на практике они неэффективны: посмертный анализ медицинских карт людей, покончивших с собой в результате самоубийства в Квинсленде, показал, что среди них 75 % были отнесены к группе низкого риска.

В метааналитическом исследовании модели машинного обучения правильно предсказали 66 % случаев суицидального поведения и с точностью до 87 % определили группу людей, не решившихся на самоубийство. Возможности искусственного интеллекта можно применять к большим наборам данных для моделирования сложных взаимосвязей между многими факторами риска и суицидальными исходами. Они также могут включать оперативные источники, в том числе социальные сети, для выявления пиков риска самоубийства и времени, когда вмешательство необходимо больше всего.

Однако использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования результатов, связанных с самоубийством, по-прежнему является новой областью исследований.