Нова комп’ютерна технологія визначає суїцидальну поведінку зі слів

Комп’ютерні технології, відомі як машинне навчання, можуть оцінити вимовлені чи написані слова людини та точно визначити, чи є ця людина суїцидальною, психічно хворою, але не суїцидальною чи ні.

Новий комп’ютерний інструмент має точність до 93 відсотків при правильній класифікації суїцидальної особи та до 85 відсотків точної ідентифікації людини, яка суїцидальна, має психічну хворобу, але не суїцидальна, або жодна з них.

Ці результати дають вагомі докази використання передових технологій як інструменту підтримки прийняття рішень, який допомагає клініцистам та вихователям виявляти та запобігати суїцидальній поведінці, стверджують дослідники з медичного центру дитячої лікарні Цинциннаті.

"Ці обчислювальні підходи дають нові можливості застосовувати технологічні інновації в догляді та профілактиці суїцидів, і це, безсумнівно, потрібно", - говорить Джон Пестіан, доктор філософії, професор кафедри біомедичної інформатики та психіатрії та провідний автор дослідження.

«Коли ви оглядаєте заклади охорони здоров’я, ви бачите величезну підтримку з боку технологій, але не стільки для тих, хто піклується про психічні захворювання. Тільки зараз наші алгоритми здатні підтримувати тих, хто доглядає.

Цю методологію легко розповсюдити на школи, притулки, молодіжні клуби, центри ювенальної юстиції та громадські центри, де попередня ідентифікація може допомогти зменшити кількість спроб самогубств та смертності ".

Дослідження з’являється в журналіСамогубство та поведінка, що загрожує життю, провідний журнал досліджень самогубств.

Доктор Пестіан та його колеги включили 379 пацієнтів у дослідження з жовтня 2013 року по березень 2015 року з відділень невідкладної допомоги та стаціонарних та амбулаторних центрів у трьох місцях.

Серед зарахованих були пацієнти, які мали самогубство, були діагностовані як психічно хворі, а не суїцидальні, або жоден із них - не служив контрольною групою.

Кожен пацієнт заповнив стандартизовані шкали поведінкової оцінки та взяв участь у напівструктурованому інтерв’ю, відповідаючи на п’ять відкритих питань, щоб стимулювати бесіду, наприклад „Чи маєте ви надію?” "Ви злі?" та "Чи болить емоційно?"

Дослідники витягли та проаналізували вербальну та невербальну мову з даних. Потім за допомогою алгоритмів машинного навчання класифікували пацієнтів на одну з трьох груп.

Результати показали, що алгоритми машинного навчання можуть визначити відмінності між групами з точністю до 93 відсотків. Вчені також помітили, що контрольні пацієнти, як правило, більше сміялися під час співбесід, менше зітхали і висловлювали менше гніву, менше емоційного болю та більше надії.

Джерело: Медичний центр дитячої лікарні Цинциннаті / EurekAlert