Olağan Risk Faktörleri Başarısız Olduğunda İntiharı Tahmin Etmek İçin Yapay Zekaya Dönmek

Yeni bir çalışma, 50 yıllık araştırmalara rağmen, bilimin kendini kimin öldüreceğini tahmin etmede hala çok iyi olmadığını gösteriyor.

Florida Eyalet Üniversitesi'nden bir araştırmacı olan Dr. Joseph Franklin, yüzlerce intihar tahmini çalışmasının kapsamlı bir incelemesinin ardından bu iddiada bulundu. Franklin şu anda intihar davranışı için risk faktörlerini belirlemek için algoritmalar kullanan bir "makine öğrenimi" yöntemini test ediyor.

Araştırmada Franklin ve meslektaşları, depresyon, madde bağımlılığı, stres veya önceki intihar girişimleri gibi geleneksel risk faktörlerinin intihar için iyi bir gösterge olmadığını buldular.

Çalışma dergide görünüyor Psikolojik Bülten.

Florida Eyaletinde psikoloji profesörü yardımcısı Franklin, "Hiçbir şey tesadüften daha iyi değildi" dedi. "Tahmin etmek ya da yazı tura atmak, bir insanın hayatı hakkında tüm bilgilere sahip olan dünyadaki en iyi intihar uzmanı kadar iyidir.

"Bu bizim için oldukça ayıktı ve sahada ayıltıcıydı çünkü son 50 yıldır yaptığımız her şeyin tahmin açısından gerçek bir ilerleme sağlamadığını söylüyor."

Bu ilerleme eksikliği gerçeklerle vurgulanmaktadır: Amerika Birleşik Devletleri'nde intihar oranları 30 yılın en yüksek seviyelerinde. Bu yıl 40.000'den fazla Amerikalı kendini öldürecek. Her gün 117 kişi kendi canına kıyıyor.

İntihar, cinayet ve araba ölümlerinin tarihsel oranlarını karşılaştırırsanız, rahatsız edici bir gerçeği bulursunuz: 1970'lerde, kendinizi öldürmekten çok bir başkası tarafından veya bir araba kazasında ölme olasılığınız daha yüksekti. Bugün, daha sert suç yasaları ve daha iyi araç güvenlik özellikleriyle bunun tersi geçerli. Kendi elinizle ölme olasılığınız çok daha yüksektir.

Franklin'in projesi - 365 intihar çalışmasının bir meta-analizi - geçmişte tipik olarak beyindeki depresyon veya düşük serotonin gibi tek bir risk faktörüne odaklanmış ve ardından hastaları on yıldan fazla takip etmişti.

Ne yazık ki, uzun vadeli yaklaşım, kimin akıl sağlığı yardımına ihtiyacı olduğunu tam olarak belirleyemeyen eksik risk faktörleri üretti.

Franklin, araştırmayı Harvard Üniversitesi'nde doktora sonrası araştırmacı olarak tamamladı. O ve meslektaşları - Dr. Florida Eyalet Üniversitesi'nin psikoloji bölümünde öğretim üyesi olan Jessica Ribeiro ve Vanderbilt Üniversitesi'nde yardımcı doçent olan Colin Walsh, birinin intihar riski altında olduğuna karar verme şeklini değiştirmek istiyor. Yapay zeka kullanan daha kısa vadeli bir yöntemin daha doğru risk faktörleri üreteceğini düşünüyorlar.

Bu nedenle makine öğrenimini test ediyorlar. Franklin, doğru sonuçları bulmak için kişisel arama geçmişine dayalı yüzlerce faktörü ve daha fazlasını bir araya getiren Google arama algoritmasıyla karşılaştırdı.

Makine öğrenimi yöntemi, intihar tahmininin doğruluğunu iyileştirmek için bir kişinin sağlık geçmişinden yüzlerce faktörü birleştirir. Bu yöntem, milyonlarca hastayla büyük hastane ağlarında kolaylıkla uygulanabilir.

Franklin, "Bu çalışma hala devam ediyor, ancak kısa sürede büyük bir ilerlemeyi temsil ediyor" dedi. "Bu çalışma çizgisinin bizi" Hiçbir fikrim yok "dan" Bunun olacağını size oldukça güçlü bir şekilde söyleyebilirim "e taşıyacağına inanıyoruz."

Ardından, bir kez daha doğru risk faktörleri belirlendiğinde, Franklin intihar ve akıl hastalıkları ile büyük ölçekte savaşmak için yeni teknolojinin kullanımını genişletmeyi umuyor.

Araştırmacı ekibi, intihar davranışlarını azaltmaya yönelik denemelerde etkili olduğu kanıtlanmış ücretsiz bir web uygulaması geliştirdi. "Tec-Tec" adlı uygulama şu anda iTunes ve Amazon'da mevcuttur. Franklin, milyonlarca insanın sonunda onu kullanacağını umuyor.

Franklin, "Şimdiye kadarki araştırmalarımız, uygulamanın tek başına intihar davranışlarını yüzlerce insanda bir ay boyunca yaklaşık yüzde 50 oranında azalttığını gösterdi" dedi.

"Ve ücretsiz, böylece herkes hiçbir ücret ödemeden oldukça iyi sonuç veren bu tedaviye erişebilir. Etkili olabilecek ve internet erişimi olan herkes tarafından kullanılabilecek, oluşturabileceğiniz bir şeyin örneğidir. "

Franklin, bu hedeflere bir yapabilirim yaklaşımı getiriyor: İntiharın nedenlerini daha iyi anlayın ve yüzde 100'e yakın bir doğruluk oranıyla kimin intihar davranışları geliştireceğini tahmin edin.

"Bunu milyonlarca insanla yapabilirseniz, bu şeyler üzerinde nüfus düzeyinde etkiler yaratabilirsiniz" dedi.

Mevcut intihar riski faktörlerine gelince, Franklin bunların atılmaması konusunda uyardı. Terapistlerin kuralları kullanmaya devam etmelerini önerdi, ancak onları yeniden değerlendirmeye acil ihtiyaç olduğunu söyledi.

Kaynak: Florida Eyalet Üniversitesi