Sistemos dirbtinis intelektas (AI) jau gali nustatyti socialinių tinklų, pvz., „Facebook“, „Instagram“ ar „YouTube“, naudotojus depresijos mintys apie mirtį arba ketinimas apsisaugoti nuo savęs, ar net tie, kurie mano, kad savižudybė kaip alternatyva, naudojant algoritmus, specialiai suprojektuotus atpažinti tam tikrus tekstus.

Dabar naujas tyrimas, kuris buvo paskelbtas 2005 m Gamtos žmogaus elgesys sukūrė automatinį mokymosi metodą, kuris susideda iš kompiuterio programavimo, siekiant atpažinti neuroninius raštus, susijusius su tam tikromis emocijomis, padėti aptikti žmones, turinčius minčių apie savižudybę todėl prisideda prie savižudybių prevencijos, kuri laikoma trečia mirties priežastimi tarp 15–29 metų amžiaus jaunuolių Ispanijoje.

Mokslininkai nustatė penkias smegenų vietas, kurios, kartu su šešiais žodžiais, buvo geriausi rodikliai, skirti nustatyti savižudybės riziką patyrusius pacientus.

Tyrime dalyvavo 34 jauni suaugusieji, kurie buvo suskirstyti į dvi grupes, iš kurių vienas sudarytas iš savižudybių idėjų, o kitas veikė kaip kontrolė. Kiekvienam dalyviui, kuriam buvo parodyti trys dešimties žodžių sąrašai, buvo atliktas funkcinis magnetinis rezonansas, kad būtų galima stebėti jų atsakymus į su gyvenimu ar mirtimi susijusias sąvokas.

Žodžiai ir emocijos, siekiant nustatyti savižudybės riziką

The žodžiai darbuotojai buvo susiję su savižudybe (mirtimi, mirtimi, mirtimi ...) arba teigiamomis situacijomis ar pasekmėmis (gerumu, nekaltumu, nerūpestingumu) arba neigiamu poveikiu (kaltu, blogiu, nuobodu). Darbo autoriai taip pat naudojo neuroninius parašus, kurie buvo anksčiau užfiksuoti ir parodė tam tikrų emocijų smegenų modeliai kaip pyktis ar gėda.

Sveiki žmonės ir mintys apie savižudybę labai skirtingai reagavo į pasirinktus žodžius. Pavyzdžiui, terminas „problemos“ dar labiau suaktyvino liūdesio smegenų sritį pacientams, sergantiems savižudiškomis tendencijomis, ir žodis „mirtis“ taip pat užsidegė labiau smegenų emocijoje dalyvaujančių smegenų sritį nei tuo atveju, dalyviai, kurie negalvojo apie savižudybę.

Tokiu būdu jie galėjo rasti penkias vietas smegenyse, kurios kartu su šešiais žodžiais buvo geriausi rodikliai nustatyti savižudybių riziką, Mokslininkai naudojosi šiomis išvadomis, kad sukurtų automatinį mokymosi įrankį, kuris sugebėjo nustatyti 15 iš 17 savižudžių pacientų ir 16 iš 17 kontroliuojančių asmenų. Vėliau savižudžių pacientai suskirstyti į dvi grupes, iš kurių vienas turėjo devynis žmones, kurie bandė nusižudyti, ir kiti aštuoni žmonės, kurie nebuvo bandę. Jie dar kartą išmokė įrankį, kuris vėl įrodė, jog yra 16 iš 17 pacientų.

Nors reikalingi nauji tyrimai, ir šie mokslininkai toliau dirba su naujais mašinų mokymosi projektais, kurie padės prognozuoti kitas psichikos sveikatos problemas, pvz., Didelį depresijos sutrikimą, tikimasi, kad dirbtinis intelektas bus naudojamas nauja diagnostikos strategija padėti psichoterapeutams nustatyti, kuriems pacientams yra savižudybės pavojus, ir užkirsti kelią jo prevencijai.

Ken Robinson. Ugdyti širdį ir protą (Spalio Mėn 2019).