Wenden Sie sich an AI, um Selbstmord vorherzusagen, wenn die üblichen Risikofaktoren versagen

Eine neue Studie legt nahe, dass die Wissenschaft trotz 50 Jahren Forschung immer noch nicht sehr gut vorhersagen kann, wer sich selbst töten wird.

Dr. Joseph Franklin, ein Forscher der Florida State University, machte die Behauptung nach einer eingehenden Untersuchung von Hunderten von Studien zur Selbstmordvorhersage. Franklin testet derzeit eine Methode des „maschinellen Lernens“, bei der Algorithmen verwendet werden, um Risikofaktoren für Selbstmordverhalten zu identifizieren.

In der Studie stellten Franklin und seine Kollegen fest, dass traditionelle Risikofaktoren - wie Depressionen, Drogenmissbrauch, Stress oder frühere Selbstmordversuche - keine guten Prädiktoren für Selbstmord waren.

Die Studie erscheint in der Zeitschrift Psychologisches Bulletin.

"Nichts war besser als der Zufall", sagte Franklin, Assistenzprofessor für Psychologie am Florida State. "Es ist so, als ob Sie eine Münze erraten oder werfen, so gut wie der beste Selbstmord-Experte der Welt, der alle Informationen über das Leben eines Menschen hat.

"Das war ziemlich ernüchternd für uns und ernüchternd für das Feld, weil es besagt, dass all die Dinge, die wir in den letzten 50 Jahren getan haben, keine wirklichen Fortschritte in Bezug auf die Vorhersage gebracht haben."

Dieser Mangel an Fortschritten wird durch die Fakten unterstrichen: Die Selbstmordraten in den Vereinigten Staaten sind auf dem höchsten Stand seit 30 Jahren. Mehr als 40.000 Amerikaner werden sich in diesem Jahr umbringen. Jeden Tag nehmen sich 117 Menschen das Leben.

Wenn Sie die historischen Raten für Selbstmord, Mord und Autotod vergleichen, finden Sie eine beunruhigende Wahrheit: In den 1970er Jahren wurden Sie eher von jemand anderem oder bei einem Autounfall getötet, als sich selbst zu töten. Heute, mit strengeren Verbrechensgesetzen und besseren Sicherheitsmerkmalen für Autos, ist das Gegenteil der Fall. Es ist weitaus wahrscheinlicher, dass Sie selbst sterben.

Franklins Projekt - eine Metaanalyse von 365 Suizidstudien - ergab, dass sich die Vergangenheit in der Regel auf einen einzelnen Risikofaktor wie Depression oder niedrigen Serotoninspiegel im Gehirn konzentrierte, und verfolgte die Patienten über ein Jahrzehnt.

Leider führte der langfristige Ansatz zu unvollständigen Risikofaktoren, die nicht genau identifizierten, wer Unterstützung bei der psychischen Gesundheit benötigte.

Franklin schloss die Forschung als Postdoktorand an der Harvard University ab. Er und seine Kollegen - Dr. Jessica Ribeiro, Fakultätsforscherin am Institut für Psychologie der Florida State University, und Colin Walsh, Assistenzprofessor an der Vanderbilt University, möchten die Art und Weise ändern, in der jemand entschlossen ist, einem Selbstmordrisiko ausgesetzt zu sein. Sie glauben, dass eine kurzfristige Methode mit künstlicher Intelligenz genauere Risikofaktoren hervorbringen wird.

Deshalb testen sie maschinelles Lernen. Franklin verglich es mit dem Google-Suchalgorithmus, der Hunderte von Faktoren basierend auf dem persönlichen Suchverlauf und mehr kombiniert, um genaue Ergebnisse zu finden.

Die Methode des maschinellen Lernens kombiniert Hunderte von Faktoren aus der Krankengeschichte einer Person, um die Genauigkeit der Selbstmordvorhersage zu verbessern. Diese Methode kann problemlos in großen Krankenhausnetzwerken mit Millionen von Patienten implementiert werden.

"Diese Arbeit ist noch im Gange, aber es ist ein großer Fortschritt in kurzer Zeit", sagte Franklin. "Wir glauben, dass diese Arbeit uns von" Ich habe keine Ahnung "zu" Ich kann Ihnen ziemlich stark sagen, dass dies passieren wird "führen wird."

Sobald genauere Risikofaktoren identifiziert sind, hofft Franklin, den Einsatz neuer Technologien zur Bekämpfung von Selbstmord und psychischen Erkrankungen in großem Umfang ausweiten zu können.

Das Forscherteam hat bereits eine kostenlose Web-App entwickelt, die sich in Studien zur Reduzierung von Selbstmordverhalten als wirksam erwiesen hat. Die App namens "Tec-Tec" ist ab sofort bei iTunes und Amazon erhältlich. Franklin hofft, dass Millionen von Menschen es irgendwann benutzen werden.

"Unsere bisherigen Studien haben gezeigt, dass allein die App das Selbstmordverhalten bei Hunderten von Menschen im Laufe eines Monats um etwa 50 Prozent reduziert", sagte Franklin.

"Und es ist kostenlos, sodass jeder Zugang zu dieser Behandlung hat, die ohne Kosten ziemlich gut funktioniert. Dies ist ein Beispiel für etwas, das Sie erstellen können, das möglicherweise effektiv ist und jedem mit Internetzugang zur Verfügung steht. "

Franklin bringt eine Can-Do-Einstellung zu diesen Zielen: Besseres Verständnis der Selbstmordursachen und Vorhersage, wer Selbstmordverhalten mit einer Genauigkeitsrate von nahezu 100 Prozent entwickeln wird.

"Wenn Sie das mit Millionen von Menschen tun können, können Sie Auswirkungen auf diese Dinge auf Bevölkerungsebene haben", sagte er.

Franklin warnte vor aktuellen Selbstmordrisikofaktoren. Er empfahl den Therapeuten, die Richtlinien weiterhin zu verwenden, sagte jedoch, dass es dringend erforderlich sei, sie neu zu bewerten.

Quelle: Florida State University