Jaunā datortehnoloģija identificē pašnāvniecisko uzvedību pēc vārdiem
Datortehnoloģija, kas pazīstama kā mašīnmācīšanās, var novērtēt personas izrunātos vai rakstītos vārdus un precīzi noteikt, vai šī persona ir pašnāvnieciska, garīgi slima, bet nav pašnāvnieciska vai nav.
Jaunais datora rīks ir līdz 93 procentiem precīzs, lai pareizi klasificētu pašnāvniecisku personu, un 85 procenti precīzi identificē personu, kura ir pašnāvniece, kurai ir garīga slimība, bet kura nav pašnāvīga vai nav neviena.
Šie rezultāti sniedz pārliecinošus pierādījumus par modernu tehnoloģiju izmantošanu kā lēmumu atbalstīšanas rīku, kas palīdz ārstiem un aprūpētājiem identificēt un novērst pašnāvniecisku uzvedību, saka Sinsinati Bērnu slimnīcas medicīnas centra pētnieki.
"Šīs skaitļošanas pieejas sniedz jaunas iespējas tehnoloģisko jauninājumu pielietošanai pašnāvību aprūpē un profilaksē, un tas noteikti ir vajadzīgs," saka Džons Pestians, Ph.D., biomedicīniskās informātikas un psihiatrijas nodaļu profesors un pētījuma vadītājs.
"Apskatot veselības aprūpes iestādes, jūs redzat milzīgu tehnoloģiju atbalstu, bet ne tik daudz tiem, kas rūpējas par garīgām slimībām. Tikai tagad mūsu algoritmi spēj atbalstīt šos aprūpētājus.
Šo metodiku var viegli attiecināt uz skolām, patversmēm, jauniešu klubiem, nepilngadīgo justīcijas centriem un sabiedriskajiem centriem, kur agrāka identifikācija var palīdzēt samazināt pašnāvības mēģinājumus un nāvi. ”
Pētījums parādās žurnālāPašnāvība un dzīvībai bīstama uzvedība, vadošais žurnāls par pašnāvību izpēti.
Dr Pestians un viņa kolēģi no 2013. gada oktobra līdz 2015. gada martam pētījumā iesaistīja 379 pacientus no neatliekamās palīdzības nodaļām un stacionārajiem un ambulatorajiem centriem trīs vietās.
Iesaistīto vidū bija pacienti, kuri bija pašnāvīgi, tika diagnosticēti kā psihiski slimi un nebija pašnāvīgi, vai arī neviens no viņiem - kā kontroles grupa.
Katrs pacients aizpildīja standartizētas uzvedības vērtēšanas skalas un piedalījās daļēji strukturētā intervijā, atbildot uz pieciem atvērtiem jautājumiem, lai stimulētu sarunu, piemēram, “Vai jums ir cerība?” "Vai tu esi dusmīgs?" un “Vai tas emocionāli sāp?”
Pētnieki no datiem izvilka un analizēja verbālo un neverbālo valodu. Pēc tam viņi izmantoja mašīnmācīšanās algoritmus, lai pacientus klasificētu vienā no trim grupām.
Rezultāti parādīja, ka mašīnmācīšanās algoritmi var noteikt atšķirības starp grupām ar precizitāti līdz 93 procentiem. Zinātnieki arī pamanīja, ka kontroles pacienti interviju laikā mēdza vairāk smieties, mazāk nopūtās un izteica mazāk dusmu, mazāk emocionālu sāpju un vairāk cerību.
Avots: Sinsinati bērnu slimnīcas medicīnas centrs / EurekAlert
