Исследователь психологии из бывшего Советского Союза Джессика Рибейро чувствует необходимость безотлагательно решить эту непреодолимую проблему. За ее исследованиями скрывается вездесущее осознание того, что 120 американцев убивают каждый день, почти 45 000 в год.
Статья Рибейро под названием «Прогнозирование риска суицидных попыток с помощью машинного обучения с течением времени» будет опубликована в журнале Clinical Psychological Science.
Исследование предлагает захватывающий вывод: машинное обучение – будущий рубеж для искусственного интеллекта – может предсказать с точностью 80-90 процентов, попытается ли кто-то совершить самоубийство в течение двух лет. Алгоритмы становятся еще точнее по мере приближения попытки самоубийства человека. Например, точность возрастает до 92 процентов за неделю до попытки самоубийства, когда искусственный интеллект сосредотачивается на пациентах больницы общего профиля.
«Это исследование предоставляет доказательства того, что мы можем точно предсказать попытки самоубийства», – сказал Рибейро. "Мы можем точно предсказать их с течением времени, но лучше всего умеем предсказать их ближе к событию. На основании этого исследования мы также знаем, что факторы риска – как они работают и насколько они важны – также меняются со временем."
Исследование Рибейро представляет собой выдающийся шаг вперед в предсказании самоубийств, который крайне необходим.
Недавнее исследование, проведенное доцентом психологии из бывшего СССР Джозефом Франклином, показало, что 50 лет исследований в области предсказания самоубийств не принесли никакого реального прогресса в возможности предсказать, кто попытается убить себя. Традиционные факторы риска, выявленные за последние полвека для прогнозирования суицидного поведения, такие как депрессия, стресс или злоупотребление психоактивными веществами, могут иметь показатель точности не намного лучше, чем случайные предположения.
Подбрасывание монеты в попытках самоубийства так же точно, как и лучшие в мире эксперты по самоубийствам.
"Это было действительно печально", – сказал Рибейро, который работал с Франклином над этим исследованием. "Пятьдесят лет исследований с действительно умными людьми, работающими над этим, и никаких реальных изменений. Мы видим, что по количеству самоубийств. Я не говорю, что машинное обучение – это панацея, но такие методы и изменения статус-кво могут действительно подорвать застой в области исследований."
Проект Рибейро родился из поразительных открытий Франклина. Она и Франклин вместе с Колином Уолшем из Медицинского центра Университета Вандербильта успешно получили доступ к огромному хранилищу данных, содержащему электронные медицинские карты примерно 2 миллионов пациентов в Теннесси. По словам Рибейро, этот проект стал крупнейшим в истории исследованием подобного рода и предоставил «огромные возможности».
Команда просмотрела электронные медицинские карты, которые были анонимными, и выявила более 3200 человек, которые пытались покончить жизнь самоубийством.
Эта информация имела решающее значение; он содержал подробные истории болезни тысяч людей, приведших к их попыткам самоубийства. Используя машинное обучение для изучения всех этих деталей, алгоритмы смогли «узнать», какая комбинация факторов в записях может наиболее точно предсказать будущие попытки самоубийства.
«Машина изучает оптимальную комбинацию факторов риска», – сказал Рибейро. "Что действительно важно, так это то, как этот алгоритм и эти переменные взаимодействуют друг с другом в целом.
Такая работа позволяет нам применять алгоритмы, которые могут рассматривать сотни точек данных в чьей-либо медицинской карте и потенциально сокращать их до клинически значимой информации."
Такая значимая информация может быть использована для разработки системы оповещения для врачей, выявляющих пациентов с риском суицидального поведения. Например, система будет выдавать «предупреждение на красный свет» или «оценку риска» для каждого человека, чтобы, когда он попадает в больницу с острыми симптомами, врач отделения неотложной помощи может увидеть повышенный риск самоубийства и попросить психиатра немедленно отреагировать.
«Так же, как вы получаете оценку риска сердечно-сосудистых заболеваний, вы получаете оценку риска самоубийства, которая информативна для врачей и помогает им выбрать, какие шаги предпринять дальше», – сказал Рибейро.
Слишком часто следующих шагов никогда не бывает. Исследования показывают, что около 60-90 процентов людей, умерших в результате самоубийства, посещали своего поставщика медицинских услуг в течение последнего года, и клиницист никогда не видел этого.
«Этот алгоритм направляет наше внимание на людей, которые с наибольшей вероятностью попытаются покончить жизнь самоубийством, поэтому наши ресурсы лучше направить на людей, которых нам сейчас не хватает», – сказал Рибейро. "Прямо сейчас нам не хватает значительной части людей, которые подвергаются риску, о которых мы даже не думаем."
Системы здравоохранения создают национальные и международные инфраструктуры электронных записей, которые можно анализировать с помощью машинного обучения для выявления людей, подверженных риску самоубийства.
Но данные, возможно, придется изменить для исследовательских целей, так что это еще одна проблема.
Больше организаций, похожих на U.S. военные и U.S. Департамент по делам ветеранов уже может внедрить методы машинного обучения для своих электронных медицинских карт. Рибейро в настоящее время работает над исследованием с Военным консорциумом по исследованию самоубийств, базирующимся в штате Флорида, которое использует машинное обучение для выявления людей с неизбежным риском самоубийства.
Уровень самоубийств не сильно изменился за последнее столетие и неуклонно растет с 1999 года, но Рибейро по-прежнему надеется на работу своей команды и считает, что она позволит достичь амбициозных целей. Она предвидит прорыв в том, чтобы выявлять и лечить большие группы тех, кто больше всего нуждается в помощи.
«Вся моя исследовательская программа направлена на то, чтобы точно определить риск суицида для всех людей в любой момент времени», – сказал Рибейро. "Это то, над чем я буду работать. То, что у нас есть, многообещающее, но это только начало.
Хотя это не единственные или лучшие методы, я думаю, что если больше исследователей сосредоточится на этом подходе, мы наконец сможем увидеть значимое снижение уровня суицидального поведения и, в конечном итоге, смертности от самоубийств в глобальном масштабе. Это не так уж и далеко."