Yeni Bilgisayar Teknolojisi, İntihar Davranışını Kelimelerden Tanımlıyor

Makine öğrenimi olarak bilinen bilgisayar teknolojisi, bir kişinin sözlü veya yazılı sözlerini değerlendirebilir ve bu kişinin intihara meyilli, akıl hastası olup olmadığını, intihara meyilli olup olmadığını veya ikisi de olmadığını doğru bir şekilde belirleyebilir.

Yeni bilgisayar aracı, intihara meyilli bir kişiyi doğru bir şekilde sınıflandırmada yüzde 93'e kadar ve intihara meyilli, akıl hastalığı olan ancak intihara meyilli olmayan bir kişiyi tanımlamada yüzde 85'e varan oranda doğrudur.

Cincinnati Çocuk Hastanesi Tıp Merkezi araştırmacıları, bu sonuçların, klinisyenlere ve bakıcılara intihar davranışını tanımlamalarına ve önlemelerine yardımcı olacak bir karar destek aracı olarak ileri teknolojinin kullanımına dair güçlü kanıtlar sağladığını söylüyor.

Biyomedikal Bilişim ve Psikiyatri bölümlerinde profesör ve çalışmanın baş yazarı olan Ph.D. John Pestian, "Bu hesaplamalı yaklaşımlar, intihar bakımı ve önlenmesinde teknolojik yenilikleri uygulamak için yeni fırsatlar sağlıyor ve kesinlikle gerekli," diyor.

“Sağlık tesislerine baktığınızda, teknolojiden muazzam bir destek görüyorsunuz, ancak akıl hastalığıyla ilgilenenler için çok fazla değil. Algoritmalarımız bu bakıcıları ancak şimdi destekleyebilir.

Bu metodoloji, erken teşhisin intihar girişimlerini ve ölümleri azaltmaya yardımcı olabileceği okullara, sığınma evlerine, gençlik kulüplerine, çocuk adalet merkezlerine ve toplum merkezlerine kolayca genişletilebilir. "

Çalışma dergide görünüyorİntihar ve Hayatı Tehdit Eden Davranış, intihar araştırmaları için önde gelen bir dergi.

Dr. Pestian ve meslektaşları, Ekim 2013 ile Mart 2015 tarihleri ​​arasında, acil servislerden ve üç merkezdeki yatarak ve ayakta tedavi merkezlerinden 379 hastayı çalışmaya dahil etti.

Kaydolanlar arasında intihara meyilli olan, akıl hastalığı teşhisi konulan ve intihara meyilli olmayan ya da hiçbiri olmayan - kontrol grubu olarak hizmet eden hastalar vardı.

Her hasta standart davranış derecelendirme ölçeklerini tamamladı ve "Umudun var mı?" Gibi sohbeti teşvik etmek için beş açık uçlu soruyu yanıtlayan yarı yapılandırılmış bir görüşmeye katıldı. "Kızgın mısın?" ve "Duygusal olarak acıyor mu?"

Araştırmacılar verilerden sözlü ve sözlü olmayan dili çıkarıp analiz ettiler. Daha sonra hastaları üç gruptan birine sınıflandırmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullandılar.

Sonuçlar, makine öğrenimi algoritmalarının gruplar arasındaki farkları yüzde 93'e varan doğrulukla söyleyebileceğini gösterdi. Bilim adamları ayrıca, kontrol hastalarının görüşmeler sırasında daha çok gülme, daha az iç çekme ve daha az öfke, daha az duygusal acı ve daha fazla umut ifade etme eğiliminde olduklarını fark ettiler.

Kaynak: Cincinnati Çocuk Hastanesi Tıp Merkezi / EurekAlert