Công nghệ máy tính mới xác định hành vi tự sát từ lời nói

Công nghệ máy tính được gọi là máy học có thể đánh giá lời nói hoặc chữ viết của một người và xác định chính xác liệu người đó có tự tử, mắc bệnh tâm thần nhưng không tự tử hay không.

Công cụ máy tính mới có độ chính xác lên tới 93% trong việc phân loại chính xác một người tự tử và 85% chính xác trong việc xác định một người đang tự tử, mắc bệnh tâm thần nhưng không tự tử hoặc không tự tử.

Các kết quả này cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho việc sử dụng công nghệ tiên tiến như một công cụ hỗ trợ quyết định để giúp các bác sĩ lâm sàng và người chăm sóc xác định và ngăn chặn hành vi tự sát, các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Y tế Bệnh viện Nhi đồng Cincinnati cho biết.

John Pestian, Tiến sĩ, giáo sư ngành Tin học Y sinh và Tâm thần học, đồng thời là tác giả chính của nghiên cứu cho biết: “Những phương pháp tiếp cận tính toán này mang đến những cơ hội mới để áp dụng những đổi mới công nghệ trong chăm sóc và phòng ngừa tự tử.

“Khi bạn nhìn xung quanh các cơ sở chăm sóc sức khỏe, bạn sẽ thấy sự hỗ trợ to lớn từ công nghệ, nhưng không quá nhiều đối với những người chăm sóc bệnh nhân tâm thần. Chỉ bây giờ các thuật toán của chúng tôi mới có khả năng hỗ trợ những người chăm sóc đó.

Phương pháp luận này có thể dễ dàng được mở rộng cho các trường học, trại tạm trú, câu lạc bộ thanh niên, trung tâm tư pháp vị thành niên và trung tâm cộng đồng, nơi việc xác định sớm hơn có thể giúp giảm thiểu nỗ lực tự tử và tử vong. "

Nghiên cứu xuất hiện trên tạp chíHành vi tự tử và đe dọa tính mạng, một tạp chí hàng đầu về nghiên cứu tự tử.

Tiến sĩ Pestian và các đồng nghiệp của ông đã thu nhận 379 bệnh nhân trong nghiên cứu từ tháng 10 năm 2013 đến tháng 3 năm 2015 từ các khoa cấp cứu và các trung tâm điều trị nội trú và ngoại trú tại ba địa điểm.

Những người được ghi danh bao gồm những bệnh nhân đã từng tự tử, được chẩn đoán là bị bệnh tâm thần và không phải tự tử, hoặc không - thuộc nhóm đối chứng.

Mỗi bệnh nhân đã hoàn thành các thang đánh giá hành vi được tiêu chuẩn hóa và tham gia vào một cuộc phỏng vấn bán cấu trúc trả lời năm câu hỏi mở để kích thích cuộc trò chuyện, chẳng hạn như "Bạn có hy vọng không?" "Bạn co giận không?" và "Nó có bị tổn thương về mặt cảm xúc không?"

Các nhà nghiên cứu đã trích xuất và phân tích ngôn ngữ nói và không lời từ dữ liệu. Sau đó, họ sử dụng các thuật toán học máy để phân loại bệnh nhân thành một trong ba nhóm.

Kết quả cho thấy các thuật toán học máy có thể cho biết sự khác biệt giữa các nhóm với độ chính xác lên tới 93%. Các nhà khoa học cũng nhận thấy rằng những bệnh nhân đối chứng có xu hướng cười nhiều hơn trong các cuộc phỏng vấn, ít thở dài hơn và ít biểu lộ sự tức giận hơn, ít cảm xúc đau đớn hơn và nhiều hy vọng hơn.

Nguồn: Trung tâm Y tế Bệnh viện Nhi đồng Cincinnati / EurekAlert