Nauja kompiuterinė technologija nustato savižudišką elgesį iš žodžių

Kompiuterinės technologijos, žinomos kaip mašininis mokymasis, gali įvertinti žmogaus sakomus ar parašytus žodžius ir tiksliai nustatyti, ar tas žmogus yra savižudis, psichiškai nesveikas, bet ne savižudis, ar nė vienas.

Naujasis kompiuterio įrankis yra tinkamas iki 93 procentų tikslaus teisingo savižudybės klasifikavimo ir 85 procentų tikslaus savižudžio, psichinės ligos, bet ne savižudybės ar nė vieno asmens identifikavimo.

Šie rezultatai pateikia tvirtų įrodymų, kad pažangios technologijos naudojamos kaip sprendimų palaikymo priemonė, padedanti gydytojams ir slaugytojams nustatyti ir užkirsti kelią savižudiškam elgesiui, teigia mokslininkai Cincinnati vaikų ligoninės medicinos centre.

„Šie skaičiavimo metodai suteikia naujų galimybių pritaikyti technologines naujoves savižudybių priežiūrai ir prevencijai, ir to tikrai reikia“, - sako mokslų daktaras Johnas Pestianas, biomedicinos informatikos ir psichiatrijos skyrių profesorius ir pagrindinis tyrimo autorius.

„Žvalgydamiesi po sveikatos priežiūros įstaigas matote didžiulę technologijų paramą, bet ne tiek tiems, kurie rūpinasi psichinėmis ligomis. Tik dabar mūsų algoritmai gali palaikyti tuos globėjus.

Ši metodika lengvai gali būti taikoma mokykloms, prieglaudoms, jaunimo klubams, nepilnamečių justicijos centrams ir bendruomenės centrams, kur ankstesnis identifikavimas gali padėti sumažinti bandymus nusižudyti ir mirti “.

Tyrimas pasirodo žurnaleSavižudybė ir gyvybei pavojingas elgesys, pagrindinis žurnalas apie savižudybių tyrimus.

Nuo 2013 m. Spalio iki 2015 m. Kovo mėn. Dr. Pestianas ir jo kolegos į tyrimą įtraukė 379 pacientus iš skubios pagalbos skyrių ir stacionarinių bei ambulatorinių centrų trijose vietose.

Į tyrimą įtraukti pacientai, kurie buvo savižudžiai, buvo diagnozuoti kaip psichiniai ligoniai ir nebuvo savižudiški, arba nė vienas - tarnauja kaip kontrolinė grupė.

Kiekvienas pacientas užpildė standartizuotas elgesio vertinimo skales ir dalyvavo pusiau struktūruotame interviu, atsakydamas į penkis atvirus klausimus, kad paskatintų pokalbį, pvz., „Ar turite vilties?“ "Ar tu piktas?" ir „Ar tai emociškai skauda?“

Tyrėjai iš duomenų ištraukė ir analizavo žodinę ir neverbalinę kalbą. Tada jie naudojo mašininio mokymosi algoritmus, kad klasifikuotų pacientus į vieną iš trijų grupių.

Rezultatai parodė, kad mašininio mokymosi algoritmai gali pasakyti skirtumus tarp grupių iki 93 procentų tikslumo. Mokslininkai taip pat pastebėjo, kad kontroliniai pacientai interviu metu buvo linkę daugiau juoktis, mažiau dūsauti ir reikšti mažiau pykčio, mažiau emocinio skausmo ir daugiau vilties.

Šaltinis: Cincinnati vaikų ligoninės medicinos centras / EurekAlert