Марсель Джаст (Marcel Adam Just) из Университета Карнеги-Меллон и его коллеги из различных американских научных учреждений разработали алгоритм машинного обучения, который идентифицирует людей, склонных к суициду, основываясь на реакции их мозга на слова и понятия, касающихся жизни и смерти. Ведь даже если известно, что кто-то чувствует себя подавленным, очень трудно определить, готов ли этот человек покончить с собой, и если да, то насколько это неизбежно. Подробно о своей работе ученые рассказали в статье, опубликованной в журнале Nature Human Behaviour.
Искусственный интеллект с высокой точностью распознавал суицидальное направление мыслей, хотя в работе использовалась небольшая выборка и коррелятивные выводы, основанные на дорогостоящем сканировании мозга, так что еще непонятно, насколько широко будут применимы полученные результаты.
Это означает, что компьютерное обучение может в один прекрасный день служить прогностическим инструментом для медицинских работников, учитывая, что большинство тех, кто пытается совершить суицид, не признаются в этом заранее.
Клиническая оценка суицидального риска будет в значительной степени дополнена биологическим методом, позволяющем оценивает изменения в нервных представлениях концепций, связанных с смертью и жизнью людей, которые размышляют о самоубийстве. В этом исследовании использовались алгоритмы машинного обучения (Gaussian Naive Bayes) для идентификации таких индивидуумов — 17 склонных к суициду против 17 участников контрольной группы — с точностью 91%, основываясь на измененных функциональных магнитно-резонансных томографических нейронных сигнатурах концепций, связанных с жизнью и смертью.
Наиболее важными различительными понятиями были «смерть», «жестокость», «проблема», «беззаботный», «хороший» и «похвала». Аналогичная классификация точно (94%) отличила девять тех, кто думал о суициде и совершил попытку самоубийства, от восьми, кто этого не сделал. Более того, основным признаком изменений была эмоциональная реакция на такие концепции —нейронная подпись служила альтернативной основой для точной (85%) групповой классификации. Это исследование устанавливает биологическую, нейрокогнитивную основу для измененных представлений концепций у участников с суицидальными идеями, что позволяет с высокой точностью определять их принадлежность к группе риска.
