Машинное самообучение является идеальным вариантом при попытках предсказать самоубийство

Информационное агентство "МИА"

Согласно статистическим данным Национального института психического здоровья около 20% молодежи в США страдают расстройствами психического здоровья. Американская ассоциации суицидологии сообщает, что в 2014 году, самоубийство было десятой причиной смерти в Соединенных Штатах; а для возрастной группы 15 до 24 лет – второй. Произведенный мета-анализ 365 исследований за последние 50 лет показал, что эксперты в области психического здоровья с низкой степенью вероятности могут предсказать суицидальные попытки.

Технологии, основанные на искусственном интеллекте, стали важным инструментом диагностики психического здоровья – они обладают более высокой точностью диагностики, чем люди. Исследование, опубликованное в журнале Suicide and Life-threatening Behavior, показывает, что технологии искусственного интеллекта с точностью до 93% определяют суицидального человека.

Работа проведена под руководством профессора Джона Пестиана (John Pestian) из медицинского центра Детской больницы. В ней были диагностированы 379 пациентов подросткового возраста из трех клиник. Они принимали участие в частично структурированном интервью, отвечая на пять открытых вопросов, например, "сердитесь ли Вы?", "есть ли у вас есть надежда?", "испытываете ли Вы эмоциональную боль?". Вербальное и невербальное содержание анализируется и направляется для обработки с помощью алгоритмов машинного самообучения. Происходит достоверное определение склонности человека к самоубийству, психического заболевания, но не склонности к самоубийству, или отсутствия аномалий. Ученые также заметили, что пациенты контрольной группы имели тенденцию больше смеяться во время интервью, меньше вздыхать, и выражать меньше гнева, эмоциональной боли и больше надежды.

Другой исследователь, Джозеф Франклин (Joseph Franklin) из Гарвардского университета считает, что машинное самообучение и связанные с ним опции, является идеальным вариантом. Обычно, при попытках предсказать самоубийство используется единичный фактор (например, ранее поставленный диагноз депрессии). Однако, это требует анализа мыслей и поведения с учетом сотен факторов.

Доктор Мэтью Нок (Matthew K. Nock) из Гарварда провел аналогичные исследования с помощью систем машинного самообучения и добился прогнозирования суицидального поведения с точностью от 70 до 85%.

По словам доктора Франклина, работа группы под руководством доктора Пестиана вызывает интерес, так как они использовали обработку конфигурации речи – что до сих пор не применялось в подобного рода экспериментах.

Франклин добавляет, что существуют также ограничения относительно того, что можно предпринять, основываясь на полученных выводах. Несмотря на то, что несколько групп исследователей уже достигли результатов по точному предсказанию суицидальности, не совсем ясно, что необходимо сделать для уменьшения риска.

Франклин и его коллеги разработали бесплатное приложение под названием Tec-Tec, которое, похоже, является эффективным для сокращения количества нанесения ран самим себе, разработки планов самоубийства и суицидального поведения. Приложение основано на психологической методике, называемой «оценочная адаптация» (evaluative conditioning). Оно -  в игровой атмосфере - непрерывно связывает в пары определенные слова и изображения, а также изменяет ассоциации с определенными объектами и понятиями. Tec-Tec также стремится изменить ассоциации с факторами, которые могут увеличить риск поведения с нанесением вреда самому себе. В настоящее время осуществляются дополнительные испытания, целью которых является использование машинного самообучения, чтобы адаптировать приложение индивидуально, и предоставить его для тех, кто в нем нуждается.

DOI: 10.1111/sltb.12312

Biotechin.asia

В.Кузнецов

Фото: Henry Wallis “The Death of Chatterton”

Источник: Информационное агентство "МИА"

Закрыть

Уважаемый пользователь!

Мы обновляем наш интернет-магазин и временно закрыли возможность приема заказа. Вы по прежнему можете просматривать каталог наших книг, авторов и пользоваться прочими сервисами.
Вы можете оформить заказ по телефонам: +7-916-147-16-34 для юридических лиц, +7-495-231-42-74 для физических лиц в рабочее время (понедельник - пятница, с 09:30 до 17:30).
Приносим извинения за временные неудобства.