Nová počítačová technologie identifikuje sebevražedné chování slovy

Počítačová technologie známá jako strojové učení dokáže posoudit mluvená nebo psaná slova člověka a přesně určit, zda je tento člověk sebevražedný, duševně nemocný, ale ne sebevražedný, nebo ani jeden.

Nový počítačový nástroj je přesný až na 93 procent při správné klasifikaci sebevražedné osoby a přesný na 85 procent při identifikaci osoby, která je sebevražedná, má duševní chorobu, ale není sebevražedná nebo ani jedna.

Tyto výsledky poskytují silné důkazy o použití pokročilých technologií jako nástroje na podporu rozhodování, který pomáhá klinickým lékařům a pečovatelům identifikovat a předcházet sebevražednému chování, tvrdí vědci v Medical Center v Cincinnati Children’s Hospital.

„Tyto výpočetní přístupy poskytují nové příležitosti k uplatnění technologických inovací v sebevražedné péči a prevenci, a to je jistě nutné,“ říká John Pestian, Ph.D., profesor divizí biomedicínské informatiky a psychiatrie a hlavní autor studie.

"Když se rozhlížíte po zdravotnických zařízeních, vidíte obrovskou podporu technologie, ale ne tolik pro ty, kteří se starají o duševní choroby." Teprve nyní jsou naše algoritmy schopné tyto pečovatele podporovat.

Tuto metodiku lze snadno rozšířit na školy, azylové domy, kluby mládeže, centra pro mladistvé a komunitní centra, kde dřívější identifikace může pomoci snížit pokusy o sebevraždu a úmrtí. “

Studie se objeví v časopiseSebevražda a život ohrožující chování, přední časopis pro výzkum sebevražd.

Dr. Pestian a jeho kolegové zahrnovali do studie od října 2013 do března 2015 379 pacientů z pohotovostních oddělení a lůžkových a ambulantních center na třech pracovištích.

Mezi zařazené patřili pacienti, kteří byli sebevražední, byli diagnostikováni jako duševně nemocní a nebyli sebevražední nebo ani jeden - sloužili jako kontrolní skupina.

Každý pacient dokončil standardizované stupnice hodnocení chování a zúčastnil se polostrukturovaného rozhovoru s odpovědí na pět otevřených otázek, které stimulovaly konverzaci, například „Máte naději?“ "Jsi naštvaný?" a „Bolí to emocionálně?“

Vědci z dat extrahovali a analyzovali verbální a neverbální jazyk. Poté pomocí algoritmů strojového učení klasifikovali pacienty do jedné ze tří skupin.

Výsledky ukázaly, že algoritmy strojového učení dokáží rozpoznat rozdíly mezi skupinami s přesností až 93 procent. Vědci si také všimli, že kontrolní pacienti měli během rozhovorů tendenci se více smát, méně vzdychat a vyjadřovat méně hněvu, méně emocionální bolesti a více naděje.

Zdroj: Cincinnati Children’s Hospital Medical Center / EurekAlert