Учёные из Университета Цинциннати (University of Cincinnati), Университета Колорадо в Денвере (University of Colorado Denver), Университета Южной Калифорнии (University of Southern California) и Принстонского университета (Princeton University) разработали алгоритм, который может определить, склонен ли человек к самоубийству. Результаты исследования опубликованы в журнале Suicide and Life-Threatening Behavior.
Алгоритм машинного обучения смог отличить пациентов с суицидальными наклонностями от психически больных и здоровых людей с точностью до 93%. «Эти результаты убедительно доказывают, что передовые технологии могут служить инструментом поддержки принятия решений, который поможет клиницистам и социальным работникам распознать и предотвратить суицидальное поведение», — говорит один из авторов исследования, профессор Джон Пестиан (John Pestian). «Вы видите огромную поддержку со стороны технологий в медучреждениях, но те, кто работает с психически больными людьми, не получают её в таких объёмах. Только теперь наши алгоритмы могут помочь этим специалистам», — добавляет он.
Учёные уже давно учат компьютеры диагностировать склонность к самоубийству. Одиннадцать лет назад исследователи создали ПО, которое распознавало эмоции в предсмертных записках, восемь лет назад машины отличали настоящие записки от симуляций. В 2015 учёные анализировали людей уже не посмертно, а во время приёма у врача, но на примере небольшой выборки — 60 человек — и в одном медицинском центре. Новая статья посвящена первому распределённому мультицентровому исследованию.
В нём приняли участие 379 человек из Медицинского центра Детской больницы Цинциннати, Медицинского центра Университета Цинциннати и Принстонской общественной больницы. Участники принадлежали к одной из трёх групп: склонные к суициду, психически больные, но не склонные к суициду и здоровые люди (контрольная группа). Склонными к суициду считались те, кто в течение 24 часов попал или обращался в скорую помощь или психиатрическую больницу в связи с попыткой или намерением совершить самоубийство, психически больными — люди, которые получили соответствующий диагноз.
Пациенты прошли стандартизированные тесты на депрессию, тяжесть суицидальных проявлений и выраженность мании. Затем — интервью, в ходе которого врач задавал вопросы «Есть ли у вас надежда?», «Есть ли у вас секреты?», «Есть ли у вас страхи?» и др. Беседы учёные записали на видео. Они расшифровали интервью, создали «словарь» ключевых слов и звуковых характеристик и на части этих данных натренировали алгоритм компьютерного обучения — так называемую «машину опорных векторов», цель которой — найти гипотезу с наименьшей действительной ошибкой.
Затем компьютеру «скормили» оставшиеся записи и транскрипты интервью. Оказалось, что машина различает пациентов из трёх групп с точностью не менее 70%. Алгоритм мог анализировать как одну лингвистическую или акустическую составляющую речи, так и обе в совокупности. При сравнении людей, склонных к самоубийству, с контрольной группой, алгоритм достигал точности в 93 (только текст), 79 (только аудио) и 92 (текст + аудио) процента. Суицидальных от психически больных он отличал в 79 (текст), 76 (аудио) и 81 (текст + аудио) процентах случаев. Интересно, что использование акустической информации в одних ситуациях повышало, а в других понижало точность.
Учёные считают, что новый алгоритм может стать инструментом диагностики суицидальных наклонностей. Его удобно использовать в школах, общественных центрах и других учреждениях.
