Алгоритм идентифицирует людей с суицидальными наклонностями

Предсказать возможность суицида молодых людей очень сложно - современные методы основаны на использовании собственных слов пациентов во время интервью, что часто является очень ненадежным источником. Врач может пропустить нужный сигнал или пациент может солгать. У пациента есть причины не говорить правду, поскольку он не хочет попасть в больницу. Поэтому разработка более точного метода прогнозирования в такой тонкой сфере очень важна.

Американские исследователи из Питсбургского университета и университета Карнеги-Меллона разработали технологию, позволяющую с помощью алгоритма машинного обучения идентифицировать суицидальные наклонности у людей путем анализа сканов функциональной МРТ*.

Недавно в журнале Nature Human Behaviour были опубликованы результаты исследования, в котором участвовали 34 человек, 17 из которых проявляли подобные наклонности, причем в этой группе 9 человек уже попробовали реализовать свое намерение, а оставшиеся 8 - нет.

Ученые смогли идентифицировать нейронные сигнатуры в мозге, которые появлялись у человека, склонного к самоубийству, при прослушивании или просмотре определенных слов. В список таких слов вошли, в частности, "смерть", "похвала", "проблемы", "беззаботность" и другие. Всего было зафиксировано 5 областей мозга и 6 слов, которые позволяли отделить людей с суицидальными наклонностями от пациентов из контрольной группы.

Используя эти области мозга и слова, ученые "натренировали" свой алгоритм-классификатор и смогли идентифицировать 15 человек из группы людей, думающих о своей смерти, и 16 пациентов из 17 пациентов контрольной группы. В итоге исследователи смогли добиться 91%-точности определения людей с суицидальными наклонностями, причем алгоритм смог с 94%-точностью определять, кто из пациентов уже совершил попытку самоубийства, а кто только думает об этом.

То, что здоровые люди и пациенты с суицидальными наклонностями проявляют различную реакцию на слова, можно будет учитывать при терапии, а также, возможно, поможет спасти жизни. Правда, необходимо признать, что использование функциональной МРТ для обнаружения людей с подобными мыслями не очень практичный метод. Но, по словам разработчиков, они надеются использовать полученные данные для создания недорогих тестов или опросников, которые будут оценивать риск самоубийства более надежно, чем существующие сегодня методы. В частности, в рамках исследования они уже смогли связать определенные эмоции с мыслями о самоубийстве, но для создания реальной методики диагностики необходимо проведение более широких тестов.

Подобные исследования ведутся и другими командами ученых. В частности, в детской больницы Цинциннати (США) разработана технология оценка голосовых структур - лингвистических и акустических шаблонов, которые привязаны к риску покушения на собственную жизнь. Существует также проекты, в которых используется алгоритм машинного обучения для массового анализа медицинских записей с целью нахождения пациентов, находящихся в зоне риска. Один из подобных методов, разработанный в университете Нашвилла, просматривает в медицинских картах в ретроспективном порядке списки принимаемых лекарств, повреждения и травмы, записи врачей на естественном языке и прогнозирует, кто из пациентов попытается себя убить и когда, в пределах недели до собственно события.

* Функциональная МРТ (функциональная магнитно-резонансная томография) - разновидность магнитно-резонансной томографии, которая проводится с целью измерения гемодинамических реакций (изменений в токе крови), вызванных нейронной активностью головного или спинного мозга. Этот метод основывается на том, что мозговой кровоток и активность нейронов связаны между собой.