Истории

Израильские ученые создали алгоритм, который определяет склонность к суициду на ранних стадиях

Истории
Елена Лиханова
Елена Лиханова

Редактор

Елена Лиханова

Израильские ученые сообщают, что создали алгоритм на базе искусственного интеллекта, который может выявлять склонность к суициду на ранних стадиях. Для этого он анализирует текст из социальных сетей. Исследование проводили представители Израильского технологического института (Техниона) и Еврейского университета.

Израильские ученые создали алгоритм, который определяет склонность к суициду на ранних стадиях

Система объединяет алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка с теоретическими и аналитическими инструментами из области психологии и психиатрии, а также использует многоуровневые нейросети. Ее можно использовать для выявления пользователей, подверженных суицидальным мыслям или склонностям. Исследователи сообщают, что инструмент выявляет не только тех, кто уже проходит лечение от проблем с психическим здоровьем. Результаты были опубликованы в прошлом месяце в журнале Scientific Reports.

Ученые проанализировали более 80 тысяч постов в Facebook, написанных взрослыми в США, и сравнили используемый язык с оценками по их различным психологическим показателям.

Профессор Рой Райхерт рассказывает: «Самая большая проблема при построении таких моделей — получить данные высокого качества. Для этого нужен хороший образец активности пользователей в социальных сетях и психологический профиль каждого из них».

В исследовании участвовали 1002 пользователя Facebook, которые прошли клинически обоснованный скрининг, выявляющий склонность к самоубийствам. Они добровольно предоставили ученым данные о своей активности в социальной сети за год.

Профессор Криста Астерхан объясняет, что алгоритмы были разработаны с использованием внешних индикаторов суицидального поведения и мышления и проверены на активности в социальных сетях.

Оказалось, что особенности содержания постов в Facebook, выявленные алгоритмами, прогнозируют риск самоубийства лучше, чем ранее известные факторы.

После сбора данных команда продолжила разработку алгоритма. Райхерт рассказывает: «Мы опирались на знания из сферы обработки естественного языка. Наш алгоритм основан на различных, недавно разработанных алгоритмах глубокого обучения, которые могут очень эффективно извлекать информацию из текста».

Группа искала слова, указывающие на суицидальные наклонности. Ученые начали с таких очевидных вариантов, как «самоубийство», «убийство» и «смерть». Однако выяснилось, что люди из группы риска редко их используют.

Профессор Астехан рассказывает, что пользователи с суицидальными мыслями чаще используют определенную лексику:

  • негативные описания («плохой», «худший»),
  • ругательства,
  • выражения эмоционального расстройства («грустный», «больно», «плакать», «сумасшедший»),
  • описания негативных физиологических состояний («больной», «боль», «хирургия», «больница»).
Те, у кого нет склонности к суициду, склонны чаще говорить о положительных эмоциях или опыте, упоминать религию и выражать позитивные взгляды на жизнь.

Команда также сделала несколько уникальных наблюдений и выводов. Согласно некоторым исследованиям, религиозные люди менее склонны к развитию заболеваний. По словам Райхерта, те, кто «больше пишет о религии, менее склонны к суициду».

Политика предотвращения самоубийств включает, по крайней мере, два этапа: поиск тех, кто страдает от суицидальных мыслей, и собственно лечение. 

Лишь немногие из тех, кто имеет суицидальные наклонности, обращаются за профессиональной помощью или могут быть обнаружены традиционными средствами. Поэтому одна из главных проблем — выявление лиц из группы риска на ранних стадиях.

Астехан рассказывает, что в этом исследовании ученые искали новые способы выявлять склонность к суициду, изучая повседневное поведение людей в интернете. «Мы стремились найти признаки риска самоубийства, независимо от того, были ли они оставлены людьми намеренно (то есть это были явно сформулированные отсылки к суицидальному поведению или обращения за помощью) или ненамеренно (неявные паттерны поведения в интернете, которые коррелируют с риском самоубийства)».

Самоубийства являются одной из основных причин смерти: ежегодно в мире совершается почти миллион суицидов, из которых около 400 происходят в Израиле. При этом это главная причина смерти молодых людей в возрасте до 24 лет.

Согласно отчету отдела психического здоровья Министерства здравоохранения, за время второй волны пандемии число обращений из-за серьезных суицидальных мыслей выросло на 71,2%.

По результатам опроса 31 директора центров психического здоровья, почти 39% пациентов сообщили о некотором росте суицидальных мыслей, и еще 32% — о значительном.

Профессор Астехан рассказывает: «Мы считаем, что эти знания помогут создать более эффективные инструменты выявления суицидального риска. Они смогли бы использовать не только текстовые подсказки, но и различные источники информации и технологии.

Выявление рисков — необходимое условие для улучшения профилактики, но это только начало. Следующий этап — выяснить, как эффективно оказывать поддержку, как только система определит человека в зоне риска».

Источник.

Фото на обложке: Dragana Gordic / Shutterstock

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Тест-система ранней диагностики болезни Паркинсона привлекла 30 млн рублей от фонда «Сколково»
  2. 2 На волне хайпа: что будет актуально в сфере искусственного интеллекта в ближайшее время
  3. 3 В России для поиска преступников будут использовать нейросети
  4. 4 Ученые из MIT создали алгоритм, который определяет коронавирус по кашлю

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase