Výskum: Umelá inteligencia v prevencii samovrážd
Identifikácia osôb ohrozených samovraždou je zásadná pre prevenciu a zvládanie samovražedného chovania. K vyhodnoteniu rizika suicídia sú bežne využívané dotazníky a rôzne hodnotiace škály. Ich účinnosť vo vzťahu k presnej predikcii rizika samovraždy je však podľa výskumníkov prinajmenšom silne diskutabilná.
Posmrtná analýza osôb, ktoré zomreli v austrálskom Queenslande v dôsledku suicídia, zistila, že z tých, u ktorých bolo pred smrťou vykonané formálne posúdenie rizika samovraždy, bolo 75 percent klasifikovaných ako nízke riziko a nikto nebol klasifikovaný ako vysoko rizikový. Predchádzajúci výskum, ktorý skúmal kvantitatívne modely predpovede rizika samovraždy za posledných 50 rokov, tiež zistil, že v predpovedi budúceho rizika samovraždy sú súčasné konvenčné metódy len o niečo lepšie ako náhoda.
Tím výskumných pracovníkov z austrálskeho Black Dog Institute a Centra pre výskum veľkých dát v zdravotníctve preto preskúmal dôkazovú základňu modelov strojového učenia a ich schopnosť predvídať budúce samovražedné chovanie a myšlienky. Tím zhodnotil výkonnosť 54 algoritmov strojového učenia, ktoré výskumní pracovníci predtým vyvinuli k predpovedaniu následkov súvisiacich so samovraždou, teda myšlienok, pokusov a dokonaných samovrážd. Z metaanalýzy publikovanej v časopise Journal of Psychiatric Research vyplynulo, že modely strojového učenia prekonali tradičné modely predikcie rizík v predvídaní následkov súvisiacich so samovraždou. Modely strojového učenia by sa tak mohli v budúcnosti stať účinnou a efektívnou alternatívou ku konvenčnému hodnoteniu rizika samovražedného chovania.