संयुक्त राज्य अमेरिका में 15-34 वर्ष की उम्र के युवाओं में आत्महत्या का दूसरा प्रमुख कारण मौत का है, और चिकित्सक केवल आत्महत्या की प्रवृत्ति वाले लोगों की पहचान करने के लिए सीमित साधनों का उपयोग कर सकते हैं। आज, "प्राकृतिक मानव व्यवहार "एक कागज में जो एक नई मशीन सीखने की तकनीक का रिकॉर्ड करता है जो उन लोगों की पहचान करने में मदद कर सकती हैं जिन पर आत्मघाती विचार हैं
जांचकर्ताओं ने आधे से अधिक आत्मघाती प्रतिभागियों और प्रायोगिक नियंत्रण समूह के 34 युवाओं के एक सर्वेक्षण का आयोजन किया, जिनमें से प्रत्येक को कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) के अधीन किया गया था और 10 से युक्त तीन नमूने दिए (जैसे 'मृत्यु', 'दर्द' या 'घातक'), सकारात्मक प्रभाव ('लापरवाह', 'अच्छा', 'अनुभवहीन') या नकारात्मक प्रभाव ('उबाऊ', 'बुराई', 'अपराध')। शोधकर्ताओं ने पहले से तैयार किए गए तंत्रिका संकेत नक्शे का भी इस्तेमाल किया जो मस्तिष्क के भावनात्मक पैटर्न दिखाते हैं, जैसे 'शर्म' और 'क्रोध'।
पांच मस्तिष्क के लक्ष्य, छह शब्दों के साथ, आत्महत्या और नियंत्रण समूहों के बीच भेद करने के सर्वोत्तम संकेत थे, और इन पदों और शब्दावली का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने एक मशीन सीखने वाले क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित किया जिसकी पहचान 17 आत्महत्याओं 15 आत्मघाती प्रतिभागियों में से, और आत्महत्या प्रवृत्तियों के बिना 16 नियंत्रण विषयों में से 16।
इसके बाद, शोधकर्ताओं ने आत्मघाती मरीजों को दो समूहों में बांटा, आत्महत्या का अनुभव (9) था, दूसरे का कोई आत्महत्या अनुभव नहीं था (आठ), और एक नए क्लासिफायरियर को प्रशिक्षित किया, जो 17 की पहचान करने में सक्षम था रोगी में 16 रोगियों
परिणाम दिखाते हैं कि मानसिक स्वास्थ्य प्रतिभागियों और जो लोग आत्मघाती विचार रखते हैं, उनके शब्दों के जवाब में काफी अलग हैं, उदाहरण के लिए, जब आत्मघाती प्रतिभागियों को 'मौत' शब्द दिखाई देता है, तो मस्तिष्क में उनकी 'शर्म' क्षेत्र नियंत्रण समूह यही 'मुसीबत' शब्द के बारे में भी सच है जो 'दुखी' क्षेत्र में अधिक मस्तिष्क गतिविधि को बढ़ाता है।
मनोचिकित्सा में कृत्रिम बुद्धि को पेश करने का यह नवीनतम प्रयास है। शोधकर्ता, परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी का विश्लेषण करने के लिए गंभीर अवसाद की भविष्यवाणी करने और फिर लोगों के भाषण पैटर्न से पोस्ट-ट्रॉमाटिक तनाव विकार (PTSD) की पहचान करते हुए मशीन सीखने के कार्यक्रमों का अध्ययन कर रहे हैं, ।
इस वर्ष की शुरुआत में, वायर्ड पत्रिका ने बताया कि कुछ शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली की स्थापना की थी जो स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण करके 80% से 90% की शुद्धता दर के साथ आत्महत्या करने का जोखिम रिकॉर्ड कर सकता है। उन लोगों की पहचान करने के लिए पाठ खनन तकनीक जो आत्महत्या या अक्षमता के जोखिम का सामना करते हैं, और फिर इसे मानसिक स्वास्थ्य संसाधनों पर इंगित करते हैं ('फेसबुक की आत्मघाती रोकथाम उपकरण' कई मुद्दे '' देखें)।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिकित्सा के क्षेत्र में लहरों बंद स्थापना की है। रहे हैं कुछ अन्य एल्गोरिथ्म ट्यूमर और सीटी स्कैन की समस्याओं का पता लगाने में बहुत अच्छा है, और जेफरी न्यू लंदन "द न्यू यॉर्कर" से कहा, एक रेडियोलॉजिस्ट अंत में अपनी नौकरी खो देंगे। वह गहराई है वास्तव में, उन्होंने कहा, 'उन्हें अब रेडियोोलॉजिस्ट्स की खेती रोकनी चाहिए।'
इस मामले में, अध्ययन अधिक की मानव चालित, बल्कि काम से बाहर के डॉक्टरों की एक पूरी क्षेत्र से। कागज ने कहा कि विभिन्न क्षेत्रों पैटर्न की पहचान और मस्तिष्क के लिए प्रौद्योगिकी के विकास को प्रोत्साहित कर सकते हैं नए उपचार को प्रेरित होने की संभावना है विशिष्ट भावनात्मक प्रतिक्रियाओं आत्महत्या से संबंधित शर्तों के निर्धारण के नए क्षेत्रों।, यह भी रोगियों मनोचिकित्सक का इलाज किया जा सकता है।