Нова рачунарска технологија идентификује самоубилачко понашање из речи

Рачунарска технологија позната као машинско учење може проценити изговорене или написане речи особе и тачно идентификовати да ли је та особа самоубилачка, ментално болесна, али није самоубилачка или ниједна.

Нова рачунарска алатка је тачна до 93 процента у тачној класификацији самоубилачке особе и 85 процената тачна у идентификовању особе која је самоубилачка, има менталну болест, али није самоубилачка или ниједна.

Ови резултати пружају снажне доказе за употребу напредне технологије као алата за подршку одлучивању који помаже клиничарима и неговатељима да идентификују и спрече самоубилачко понашање, кажу истраживачи из Медицинског центра за дечју болницу у Цинциннатију.

„Ови рачунски приступи пружају нове могућности за примену технолошких иновација у бризи и превенцији самоубистава, а то је сигурно потребно“, каже др Јохн Пестиан, професор на одељењима за Биомедицинску информатику и психијатрију и водећи аутор студије.

„Када погледате здравствене установе, видите огромну подршку технологије, али не толико за оне који брину о менталним болестима. Тек сада су наши алгоритми способни да подрже те неговатеље.

Ова методологија се лако може проширити на школе, склоништа, омладинске клубове, центре за малолетничко правосуђе и друштвене центре, где ранија идентификација може помоћи у смањењу покушаја самоубистава и смртних случајева. “

Студија се појављује у часописуСамоубиство и живот опасно понашање, водећи часопис за истраживање самоубистава.

Др Пестиан и његове колеге уписали су 379 пацијената у студију између октобра 2013. и марта 2015. са хитних одељења и стационарних и амбулантних центара на три локације.

Укључени су били пацијенти који су били самоубилачки, дијагностиковани су као ментално болесни и нису самоубилачки, или ниједан од њих - служио је као контролна група.

Сваки пацијент испунио је стандардизоване скале оцењивања понашања и учествовао у полуструктурираном интервјуу одговарајући на пет отворених питања како би подстакао разговор, као што је „Имате ли наде?“ "Да ли си љут?" и „Да ли вас емоционално боли?“

Истраживачи су из података издвојили и анализирали вербални и невербални језик. Затим су користили алгоритме за машинско учење како би класификовали пацијенте у једну од три групе.

Резултати су показали да алгоритми машинског учења могу утврдити разлике између група са тачношћу до 93 процента. Научници су такође приметили да су контролни пацијенти имали тенденцију да се више смеју током интервјуа, да мање уздишу и изражавају мање беса, мање емоционалног бола и више наде.

Извор: Медицински центар дечје болнице у Синсинатију / ЕурекАлерт