El suicidio es la segunda causa de muerte entre los jóvenes de 15 a 34 años de edad en los Estados Unidos, y los médicos solo pueden usar medios limitados para identificar a aquellos que tienen tendencias suicidas. Hoy, publicado en "humanos naturales". Comportamiento "en un documento que registra una nueva técnica de aprendizaje automático que puede ayudar a identificar a las personas que tienen pensamientos suicidas.
Los investigadores realizaron una encuesta de 34 jóvenes, cada uno con un participante suicida comprometido y un grupo de control experimental, cada uno de los cuales tenía un examen de imagen por resonancia magnética funcional (fMRI) y dio tres paneles que contenían 10 Una lista de palabras, todas relacionadas con los siguientes tres aspectos: suicidio (por ejemplo, "muerte", "doloroso" o "fatal"), influencia positiva ("despreocupado", "bondad", "ingenuo") o Efectos negativos ('aburrido', 'malo', 'culpable'). Los investigadores también utilizaron signos neurológicos previamente dibujados que muestran patrones emocionales del cerebro, como 'vergüenza' e 'ira'.
Cinco objetivos cerebrales, junto con seis palabras, se encontraron como los mejores signos de distinguir entre el suicidio y los grupos de control, y utilizando estas posiciones y el vocabulario, los investigadores entrenaron un clasificador de aprendizaje automático que identificó correctamente 17 suicidios De los 15 participantes suicidas, y 16 de los 16 sujetos control sin tendencias suicidas.
Posteriormente, los investigadores dividieron a los pacientes con suicidio en dos grupos, uno tenía experiencia suicida (9), el otro no tenía experiencia suicida (ocho) y entrenó un nuevo clasificador, que fue capaz de identificar correctamente 17 16 pacientes en el paciente.
Los resultados muestran que los participantes en la salud mental y los que tienen pensamientos suicidas son significativamente diferentes en sus respuestas a las palabras, por ejemplo, cuando los participantes suicidas ven la palabra "muerte", su área de "vergüenza" en el cerebro es más que el grupo de control Lo mismo ocurre con la palabra "problema" que aumenta la actividad cerebral en el área "triste".
Este es el último intento de introducir la inteligencia artificial en la psiquiatría.Los investigadores estudian programas de aprendizaje automático, desde el análisis de espectroscopía de resonancia magnética nuclear hasta la predicción de depresión severa y luego la identificación del trastorno de estrés postraumático (TEPT) a partir de los patrones de habla de las personas. El
A principios de este año, la revista Wired informó que algunos investigadores habían establecido un sistema que podía registrar el riesgo de suicidio mediante el análisis de registros de salud, con una tasa de precisión del 80% al 90%. Facebook estaba en uso Técnicas de minería de textos para identificar a los usuarios que enfrentan el riesgo de suicidio o discapacidad, y luego señalarlo a los recursos de salud mental (ver 'Varios temas' en la 'herramienta de prevención del suicidio de Facebook').
La inteligencia artificial ha desatado olas en el campo de la medicina. Hay algún otro algoritmo es muy bueno en la detección de tumores y problemas de tomografías computarizadas, y Jeffrey New London dijo al "New Yorker", un radiólogo con el tiempo perderán su empleo. Él es la profundidad Uno de los investigadores más importantes en el campo de estudio. De hecho, dijo: "Ahora deberían dejar de desarrollar radiólogos".
En este caso, es más probable que el estudio estimule nuevas terapias impulsadas por el ser humano en lugar de dejar que los doctores de todo el campo pierdan sus trabajos. Este documento señala que se pueden desarrollar diferentes patrones y regiones para la estimulación cerebral. Nuevas áreas. Las respuestas emocionales específicas a los términos relacionados con el suicidio también se pueden usar en psicoterapeutas para tratar a los pacientes.