Umelá inteligencia dokáže určiť mieru rizika samovraždy
Vytypovať pacientov, u ktorých reálne hrozí, že sami ukončia svoj život, je pre lekárov stále ťažké. S prevenciou by v tomto prípade mohla pomôcť umelá inteligencia.
Keď si človek vezme život, ovplyvní to nadlho mnoho ľudí z jeho okolia. Napríklad v Austrálii ide o najčastejšiu príčinu úmrtia osôb vo veku 15 až 44 rokov. Aj preto sa doktorandka UNSW Sydney Karen Kusuma a tím výskumníkov z Black Dog Institute a Center for Big Data Research in Health rozhodli zistiť, či by na možnosť samovražedného konania dokázala včas upozorniť umelá inteligencia (Al). Odborníci skúmali dôkaznú základňu modelov strojového učenia a ich schopnosť predvídať budúce samovražedné správanie a myšlienky. Zistili, že modely strojového učenia svojimi výsledkami rozhodne prekonávajú tradičné modely predikcie rizík v predpovedaní následkov súvisiacich so samovraždou.
Tradičné modely nevyhovujú
Identifikácia osôb ohrozených samovraždou je ťažká, ale zásadná pre prevenciu a zvládanie samovražedného správania. V nemocniciach na urgentných príjmoch lekári bežne používajú na identifikáciu takých pacientov špeciálne dotazníky a hodnotiace škály. Dôkazy však naznačujú, že tie sú pri presnom predpovedaní rizika samovraždy v praxi neúčinné. A to aj napriek tomu, že existujú niektoré faktory spoločné ľuďom so samovražednými sklonmi. Že sú tieto tradičné modely nespoľahlivé, potvrdila aj posmrtná analýza života ľudí, ktorí zomreli samovraždou v Queenslande. Bolo zistené, že z tých, ktorí dostali formálne hodnotenie rizika samovraždy, bolo 75 % klasifikovaných ako nízkorizikový pacient a žiadny nebol klasifikovaný ako vysokorizikový.
Nedostatočná pomoc
Ako hovorí Karin Kusuma, spôsob hodnotenia rizika samovrážd sa v poslednom čase nijako nemenil ani nevyvíjal. A to aj napriek tomu, že žiadny výrazný pokles počtu úmrtí na samovraždy sa v Austrálii nekonal, naopak, v niektorých rokoch bol dokonca zaznamenaný nárast. Stále sa tak robí len tradičné hodnotenie rizika samovraždy a podľa toho sa stanovuje úroveň starostlivosti a podpory pacienta. Tým, u ktorých bolo zistené vysoké riziko, je obvykle poskytovaná najväčšia starostlivosť. Tí, u ktorých bolo zistené nízke riziko, sú prepustení. Mnohí tak nedostanú takú starostlivosť, akú skutočne potrebujú.
Reforma s pomocou strojového učenia
Snahy o zlepšenie viedli odborníkov k výskumu a vývoju algoritmov pre predikciu rizika samovrážd s využitím Al. Umelá inteligencia, ktorá by mohla poňať omnoho viac dát než lekár, by dokázala lepšie rozpoznať, ktoré vzorce sú spojené s rizikom samovraždy. V metaanalytickej štúdii potom modely strojového učenia prekonali skôr stanovené referenčné hodnoty tradičných klinických, teoretických a štatistických modelov pre predikciu rizika samovraždy. Správne predpovedali 66 % osôb, u ktorých dôjde k samovražde, a taktiež správne odhadli 87 % osôb, u ktorých k samovražde nedôjde.
Pre lepšiu prevenciu
Modely strojového učenia možno pružne aplikovať na rozsiahle súbory dát a modelovať komplexné vzťahy medzi mnohými rizikovými faktormi a samovražednými následkami. Môžu tiež zahrnúť citlivé zdroje dát vrátane sociálnych médií, a identifikovať tak vrcholy samovražedného rizika a označiť obdobie, keď je pomoc pacientom najpotrebnejšia. Použitie algoritmov strojového učenia na predpovedanie následkov súvisiacich so samovraždou je však stále novým výskumom. Ale aj keď sú vedci ešte ďaleko od implementácie v klinickom prostredí, všetko naznačuje, že ide o sľubnú cestu, ako v budúcnosti zlepšiť presnosť skríningu samovražedného rizika.
(nov)
Zdroj: AI may Improve Suicide Prevention in the Future. 6. 10. 2022. Digital Health News. Dostupné na https://www.digitalhealthnews.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=6797:ai-may-improve-suicide-prevention-in-the-future&catid=164:research.
Foto: Pexels.com
