Искусственный интеллект научился распознавать потенциальных самоубийц

Опубликовано: 01 Ноября 2017 г. Автор: Подготовил Андрей ДУДНИК | г. Астана
просмотров 481

Согласно статистике, второй по значимости причиной смерти среди молодежи в возрасте от 15 до 34 лет в США являются суициды, но до настоящего времени не существует надежных способов выявление таких проблем. Как сообщает «Технологический вестник MIT» со ссылкой на опубликованную сегодня в журнале Nature Human Behavior (PDF) статью о результатах научного исследования, новый метод машинного обучения может помочь выявлять тех, кто страдает от суицидальных мыслей.

Ученые провели исследование с привлечением 34 молодых людей, равномерно распределенных между двумя группами: суицидальной и контрольной. Каждый испытуемый прошел функциональную магнитно-резонансную томографию (МРТ), и был протестирован тремя списками, каждый из 10 слов. Все слова были связаны с настроенческими, поведенческими моментами. В списке на тему суицида были слова «смерть», «огорченный» или «смертельный». В позитивном – такие как: «беззаботная», «доброта», «невинность». Кроме того, использовался список с неустроенностью и сомнениями: «скука», «зло», «вина».

В рамках эксперимента исследователи использовали ранее сопоставленные нейронные алгоритмы, демонстрирующие мозговые модели таких эмоций, как стыд и гнев.

5959679.jpg

Было обнаружено, что пять участков мозга вместе с шестью словами являются лучшими маркерами, позволяющими отличать суицидальных пациентов от обычных. Используя выявленные закономерности, эти зоны мозга и ключевые слова, исследователи подготовили классификатор машинного обучения, который смог правильно идентифицировать 15 из 17 суицидальных пациентов и 16 из 17 контрольных субъектов.

Затем исследователи разделили суицидальных пациентов на две группы: те, которые уже пытались ранее совершить самоубийство (девять человек) и те, у кого таких попыток не было (восемь человек), и использовали новый классификатор, который смог правильно идентифицировать 16 из 17 пациентов.

Depositphotos_13471588_original.jpg

Результаты показали, что здоровые пациенты и люди с суицидальными мыслями проявили заметно разные реакции на слова. Например, когда суицидальным участникам было показано слово «смерть», область стыда их мозга загорелась больше, чем в контрольной группе. Аналогичным образом слово «проблема» также вызвало большую активность в части мозга, реагирующем на грусть.

Это результаты лишь последнего исследования, входящего в комплекс усилий, направленных на привлечение искусственного интеллекта в психиатрию. Исследователи работают над проектами машинного обучения, которые могли бы на основе анализа МРТ предсказывать серьезные депрессивные расстройства.

1397055553_opuhol-v-golovnom-mozge-na-snimke-mrt.jpg

Ранее в этом году сообщалось, что создана система, которая может анализировать данные о здоровье пациентов, чтобы спрогнозировать склонность к суициду с точностью от 80 до 90%.

Кстати, Facebook использует интеллектуальный анализ текста, чтобы идентифицировать пользователей, которые склонны к самоубийству или самоповреждению, и затем направлять им рекомендации по посещению ресурсов по психическому здоровью.

103564443-GettyImages-594827903.1910x1000.jpg

Искусственный интеллект уже вносит свой вклад в медицину в целом. Уже функционируют такие алгоритмы, которые эффективны в обнаружении опухолей и других проблем при сканировании настолько, что один из ведущих исследователей в области глубокого обучения Джеффри Хинтон заявлял журналистам, что эти алгоритмы могут лишить радиологов работы. 


Читайте также