Как искусственный интеллект может спасти жизнь. Машинное обучение предсказывает риск самоубийства

Как искусственный интеллект может спасти жизнь. Машинное обучение предсказывает риск самоубийства

Этим прорывным проектом руководит исследователь из Флориды. Исследование дает возможность предсказать с 80 процентной точностью риск самоубийства, что дает врачам предотвратить его.

Исследователь и психолог Джессика Рибейро считает необходимостью противостоять этой безжалостной проблеме. Статистика показывает что каждый день 120 американцев кончают жизнь самоубийство, это почти 45000 человек в год!

Статья Джессики под названием «Прогнозирование попытки суицида через машинное обучение», будет опубликована в журнале «наука клинической психологии».

Алгоритм способен предсказывать попытку самоубийства в пределах двух лет с точностью 80-90 процентов. Чем ближе попытка самоубийства тем алгоритм становится точнее. Например, точность поднимается до 92% за неделю до попытки самоубийства. Искусственный интеллект ориентируется по информации о пациентах больницы.

«Это исследование доказывает то, что мы можем предсказать суицидальные попытки», говорит Джессика.

Исследование Джессики Рибейро представляет собой необычное развитие в прогнозе самоубийств, что крайне необходимо на сегодняшний день. Недавнее исследование Джозефа Франклина, доцента БСССР, показало что 50 лет исследований прогнозирования самоубийств не удалось достичь реального прогресса в том, чтобы предсказать попытку самоубийства. Традиционные факторы риска, выявленные за последние полвека для прогнозирования суицидального поведения, такие как, депрессия, стресс и злоупотребление алкоголем — обладает малой точностью прогнозирование, даже сравнимы со случайным угадыванием.

«Это действительно печально», говорит Джессика, который работал с Франклином. «Пятьдесят лет исследований с действительно умными людьми и никаких результатов. Мы видим, что уровень самоубийств растет. Я не утверждаю, что машинное обучение — это панацея, но эти технологии и изменения в статус-кво могут действительно нарушить застоявшееся исследовательское пространство».

Проект Джессики родился из поразительной находки Франклина. Она и Франклин, вместе с Колин Уолш из медицинского центра университета Вандербилт, обратились к огромному хранилищу данных, который содержит электронные медицинские карты почти 2 млн. пациентов в Теннессии. Команда просмотрела электронные медицинские записи, которые были анонимными и вявили более 3200 человек, которые совершили самоубийство.

Используя машинное обучение, чтобы тщательнее изучить все детали, алгоритму удалось «узнать», что по совокупности факторов записей можно наиболее точно предсказать будущие попытки самоубийства.

«Алгоритм узнает оптимальное сочетание факторов риска», — рассказывает Джессика. «Что действительно важно, как этот алгоритм и переменные взаимодействуют друг с другом в целом. Этот вид работы позволяет применить алгоритмы, которые могут рассмотреть сотни точки данных в чьей-то медицинской карте и потенциально снизить их до клинически значимой информации».

Такого рода содержательная информация может быть использована для разработки системы оповещения для клиницистов по выявлению пациентов с повышенным риском суицидального поведения. Например, система будет выдавать «красный свет предупреждение» для каждого человека, с острыми симптомами, и врач может принять решение исходя из полученных результатов.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить