Цифровые инструменты, применяя машинное обучение, дабы проанализировать произносимые либо написанные слова человека имели возможность содействовать помощи клиницистам психологического здоровья в оценках, определяющих, склонный ли тот человек к суициду, исследователи нашли.Новое изучение, размещённое в издании Suicide и Life-Threatening Behavior, отыскало, что машинное обучение на 93 процента совершенно верно в верной идентификации склонного к суициду человека и на 85 процентов совершенно верно в определении отличительного диагноза психологического заболевания. Изучение, во главе с исследователями в Цинциннати Детский Медицинский центр Поликлиники, взглянуть на 379 больных, каковые были приняты на работу с трех разных мест – два отвлечённых медицинских центра и поликлиника сельской общины.“Смерть из-за самоубийства демонстрирует глубокое личное страдание и социальную неудачу”, пишет ведущий создатель врач Джон Пестиэн, что есть кроме этого учителем биомедицинской психиатрии и информатики в Детском Цинциннати. “Тогда как фундаментальные науки снабжают возможность осознать биологические маркеры, которые связаны с суицидом, информатика снабжает возможности осознать, что суицид думало маркеры”.
Изучение случилось за 18-месячный период, и участники были поделены на одну из трех групп: суицидальный, психически пациент, но не суицидальный, либо средства управления. Участников попросили закончить стандартизированные поведенческие рейтинговые шкалы и ответить на вопросы, такие как, “У Вас имеется надежда?” “Вправду ли Вы сердиты?” и “Это причиняет боль эмоционально?” Исследователи тогда применяли методы машинного обучения, дабы измерить и смешать совместно написанную либо разговорную идея, которая имела возможность указать на суицид либо психологическое заболевание.
Учитывая точность в итогах, Пестиэн заявил, что изучение приводит убедительное подтверждение, что машинное обучение могло быть нужным объективным инструментом, что клиницисты и другие около людей с суицидальными тенденциями имели возможность применять, дабы выяснить, должны ли они вмешаться.“Эти вычислительные подходы смогут обеспечить новые возможности для широкомасштабных инноваций в суицидальном уходе”, Pestian завершил. “Методика, обрисованная тут, возможно с готовностью переведена на такие параметры настройки как школа, приюты, молодежные клубы, центры ювенальной юстиции и публичные центры, где более ранняя идентификация может оказать помощь уменьшить попытки суицида и смертельные случаи”.