AI可能通过分析脑扫描来帮助防止自杀 2016-11-17 06:08:04

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对自杀倾向的临床评估目前仅通过心理评估来完成,其主要涉及提问 - 你是否有自杀倾向

根据美国国家医学图书馆在一项名为“住院自杀临床相关性”的研究中发表的一项临床研究,五分之四的自杀死亡患者在心理评估中否认了这种倾向

根据匹兹堡大学和卡内基梅隆大学的研究人员发表的题为“机器学习自杀和情绪概念的神经表征识别自杀青年”的研究,人工智能模型可能在心理学家无法发现这种趋势的情况下取得成功

研究人员使用17名未知具有这种倾向的对照受试者对17名成年人进行自杀意念,并将其置于fMRI扫描仪中,以测量当受试者考虑这些关键词时大脑的哪些区域将被激活

例如,该研究表明死亡和虐待激活等词语分别离开了大脑的内侧前额区域和内侧前额/前扣带

然后研究人员使用机器学习算法分析结果,发现他们可以比标准风险评估更准确地绘制自杀倾向

“我们最新的工作是独一无二的,因为它确定了与自杀意念和行为相关的概念变化,使用机器学习算法来评估与自杀相关的特定概念的神经表示

这为我们提供了一个关于大脑和思想的窗口,脱落该研究的主要作者,卡内基梅隆大学心理学教授Marcel Adam Just在新闻发布会上表示,“这个新研究的核心是什么,这是关于自杀个体如何看待自杀和情感相关概念的问题”

我们可以通过他们考虑死亡相关主题的方式来判断某人是否正在考虑自杀,“他进一步补充道

研究人员声称他们的方法在进一步测试时能够以94%的准确率检测出自杀倾向

使用机器学习算法运行的程序可以很容易地区分有自杀倾向的对象和没有自杀倾向的对象

这种方法可能非常研究人员David Brent表示,心理评估很有帮助

“在更大的样本中进一步测试这种方法将决定其在一般性及其预测未来自杀行为的能力,并且可以为未来的临床医生提供一种识别,监控和可能干预经常表征的改变且经常扭曲的思维的方法

严重自杀的人,“他在新闻稿中说

但是,该模型只能测量患者对刺激的反应 - 这不是万无一失的

如果患者想隐瞒信息或给出错误的反应,他们仍然可以这样做,这会影响算法的准确性

但是,在许多情况下,临床心理学家可以超越,预计它可以正确地映射大脑活动并提供检测的准确性