Sistemleri yapay zeka (AI), Facebook, Instagram veya YouTube gibi sosyal ağların kullanıcılarını zaten belirleyebiliyor. depresif ölüm düşünceleri veya kendine zarar verme niyetinde, hatta intihar seçenek olarak, metinlerdeki belirli kalıpları tanımak için özel olarak tasarlanmış algoritmaları kullanmak.

Şimdi, yayınlanan yeni bir araştırma Doğa İnsan Davranışı belirli duygularla ilişkili nöronal kalıpları tanımak için bir makinenin programlanmasından oluşan bir otomatik öğrenme yöntemi geliştirmiştir, intihar düşünceleri olan kişileri tespit etmeye yardımcı olmak ve bu nedenle, İspanya'da 15 ila 29 yaş arasındaki gençler arasında üçüncü ölüm nedeni olarak kabul edilen intiharın önlenmesine katkıda bulunun.

Araştırmacılar beyinde, altı kelimeyle birlikte intihar riski taşıyan hastaları belirlemek için en iyi göstergeler olan beş yer buldular.

Çalışmada biri intihar düşüncesi olanlardan diğeri kontrol olmak üzere iki gruba ayrılmış 34 genç yetişkin vardı. Yaşam veya ölümle ilgili kavramlara verdikleri yanıtları gözlemlemek için, her biri on kelimeden oluşan üç liste gösteren katılımcıların her birine fonksiyonel bir manyetik rezonans yapıldı.

İntihar riskini belirleyen kelimeler ve duygular

sözler çalışanlar ya intihar (kederli, ölüm, ölümcül ...) ya da olumlu durum ya da etkilerle (nezaket, masumiyet, kaygısız) ya da olumsuz etkilerle (suçlu, kötülük, sıkıntı) ilişkiliydi. Çalışmanın yazarları ayrıca daha önce haritalanmış ve gösterilmiş olan nöronal imzaları kullandılar. belirli duyguların beyin kalıpları öfke veya utanç gibi.

Sağlıklı insanlar ve intihar düşüncesi olanlar seçilmiş kelimelere çok farklı tepki verdiler. Örneğin, 'problemler' terimi intihar eğilimi olan hastalarda beyin üzüntü alanını daha da harekete geçirdi ve 'ölüm' kelimesi aynı zamanda beyninin utanç duygusuyla ilgili alanlarını daha fazla ateşledi. intiharı düşünmeyen katılımcılar.

Böylece beyinde beş kelimeyle altı kelimeyle birlikte en iyi göstergeleri teşkil ettiler. İntihar riski taşıyan hastaları tanımlamak. Araştırmacılar bu bulguları 17 intihar hastasının 15'ini ve 17 kontrol grubunun 16'sını tanımlamayı başaran bir otomatik öğrenme aracı geliştirmek için kullandılar. Daha sonra, intihar hastaları, biri intihar etmeye çalışan dokuz kişiyi ve diğer denemeyen sekiz kişiyi içeren iki gruba ayrıldı. Aracı tekrar eğitmişlerdi, bu da 17 hastanın 16'sının tespitinde etkili olduğunu kanıtladı.

Her ne kadar yeni denemelere ihtiyaç duyulsa da ve bu bilim insanları majör depresif bozukluk gibi diğer ruhsal sağlık sorunlarının öngörülmesine yardımcı olacak yeni makine öğrenme projeleri üzerinde çalışmaya devam etmelerine rağmen, yapay zekanın kullanılması yeni tanı stratejisi Psikoterapistlerin hangi hastaların intihar riski altında olduğunu belirleme ve önleme konusunda yardımcı olmak.

İnsanlığı Bekleyen Tehlike: Yapay Zeka (Ekim 2019).