Алгоритм машинного обучения (ML), предсказывающий попытку самоубийства, может спасти жизни, дать второй шанс пересмотреть решение и время обратиться за помощью. Искусственный интеллект (ИИ) теперь может предсказывать риск попытки самоубийства.

Развертывание искусственного интеллекта снова помогает здравоохранению, достигая продемонстрированной полезности в прогнозировании самоубийств и клиническом ведении пациентов с высоким риском.

Невозможно знать, изменили бы свое мнение те, кто совершил самоубийство. Если бы что-то предсказывало их попытку самоубийства, возможно.

Однако многие пережили суицидальные мысли и попытки. После получения помощи, лечения и полного выздоровления многие осознали, что причиной их смерти было бы ошибкой.

Тем не менее, жертв самоубийств по-прежнему слишком много. Измученному разуму требуется всего несколько секунд, чтобы покончить с их жизнью.

Число самоубийств растет только в Соединенных Штатах уже целое поколение. Подсчитано, что ежегодно самоубийство уносит жизни 14 из 100 000 американцев. Самоубийство является десятой по значимости причиной смерти в стране. По всей стране около 8,5% попыток самоубийства заканчиваются смертью.

Медицинский центр Университета Вандербильта (VUMC) разработал и испытал алгоритм машинного обучения, который предсказывает попытки самоубийства.

Испытание проводилось в течение 11 месяцев подряд, завершившись в апреле 2020 года, когда прогнозы выполнялись в фоновом режиме, когда в VUMC наблюдали взрослых пациентов.

Алгоритм, получивший название модели вероятности попытки самоубийства и мысли Вандербильта (VSAIL), использует обычную информацию из электронных медицинских карт (EHR) для расчета 30-дневного риска повторных посещений для попытки самоубийства и, как следствие, суицидальных мыслей.

Колин Уолш, доктор медицины, магистр медицины, и его команда оценили эффективность прогностического алгоритма с точки зрения его потенциальной клинической реализации. Они сообщили об исследовании в JAMA Network Open.

В команду доктора Уолша входили Кевин Джонсон, доктор медицины, магистр медицины, Майкл Риппергер, Сара Сперри, доктор философии, Джойс Харрис, Натаниэль Кларк, доктор медицины, Эллиот Филштейн, доктор философии, Лори Новак, доктор философии, MHSA, и Кэтлин Робинсон.

Согласно исследованию, при разделении взрослых пациентов на восемь групп в соответствии с их оценками риска в соответствии с алгоритмом, только на верхнюю страту приходилось более трети всех задокументированных в исследовании суицидальных попыток и примерно половина всех случаев суицидальных мыслей. . Как задокументировано в EHR, один из 23 человек в этой группе высокого риска сообщил о суицидальных мыслях, а один из 271 предпринял попытку самоубийства.

«Сегодня в Медицинском центре мы не можем проверять каждого пациента на риск самоубийства при каждой встрече — и не должны», — сказал доктор Уолш, доцент кафедры биомедицинской информатики, медицины и психиатрии. «Но мы знаем, что некоторые люди никогда не проходят скрининг, несмотря на факторы, которые могут подвергнуть их более высокому риску. Эта модель риска является первым этапом этого скрининга и может подсказать, каких пациентов следует подвергать дальнейшему скринингу в условиях, где суицидальные наклонности не часто обсуждаются».

В течение 11 месяцев испытания около 78 000 взрослых пациентов были осмотрены в больнице, отделении неотложной помощи и хирургических клиниках ВУМЦ. Как впоследствии было задокументировано в EHR, 395 человек в этой группе сообщили о том, что у них были суицидальные мысли, и 85 пережили по крайней мере одну попытку самоубийства, при этом 23 человека пережили повторные попытки.

Доктор Уолш говорит, что на каждые 271 человека, идентифицированного в группе с самым высоким прогнозируемым риском, приходится один, возвращающийся для лечения в связи с попыткой самоубийства».

«Это число находится на одном уровне с числами, необходимыми для выявления таких проблем, как аномальный уровень холестерина и некоторые виды рака. Мы могли бы опросить сотни или даже тысячи людей о суицидальных мыслях, но мы не можем опросить миллионы людей, которые ежегодно посещают наш Медицинский центр, — и не у всех пациентов нужно спрашивать, — говорит он».

Результаты исследования показывают, что искусственный интеллект может помочь в качестве одного из шагов в направлении ограниченных клинических ресурсов туда, где они больше всего нужны.

Доктор Уолш, который первоначально создал алгоритм с коллегами, которые сейчас работают в Университете штата Флорида, ранее проверил его, используя ретроспективные данные EHR из VUMC.

Старший автор нового исследования, Уильям Стед, доктор медицинских наук, профессор биомедицинской информатики, сказал, что доктор Уолш и его команда продемонстрировали, как проводить стресс-тестирование и адаптировать прогностическую модель искусственного интеллекта в оперативной электронной медицинской карте, прокладывая путь к реальному миру. тестирование вмешательств в поддержку принятия решений.