特殊算法可识别有自杀倾向的人

人工智能
亿欧
刘敏
2017-11-14 11:06
[ 亿欧导读 ] 对那些有自杀倾向和意图的人说一些诸如“死亡”或“赞美”之类的强烈词汇,他们与无自杀倾向的人相比,大脑中的神经元有完全不同的激活模式。研究人员利用磁共振成像扫描的数据,发现了一种训练算法。
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对那些有自杀倾向和意图的人说一些诸如“死亡”或“赞美”之类的强烈词汇,他们与无自杀倾向的人相比,大脑中的神经元有完全不同的激活模式。匹兹堡大学(University of Pittsburgh)和卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的研究人员利用磁共振成像(FMRI)扫描的数据,发现了一种训练算法。

科学家们星期一在《自然人类行为》杂志上发表了他们的小规模研究成果。他们希望可以研究一个更大的群体,并使用这些数据来开发简单的测试,医生可以利用这些测试更容易地识别出有自杀倾向的人。

根据美国疾病控制与预防中心(U.S.Centers for Disease Control and Prevention)的数据,自杀是年轻人死亡的第二大原因。但预测自杀意图具有挑战性。目前的方法仍依赖于病人的自我报告,通过问卷调查或面谈,但这通常很不可靠。宾夕法尼亚州匹兹堡大学(University of Pittsburgh)自杀研究项目的主席David Brent说,在面试的时候,对病人进行采访的治疗师可能会错过某些迹象,或者病人在面试时没有问题,又或者病人可能会撒谎。Brent是宾夕法尼亚大学匹兹堡大学(University of Pittsburgh)自杀研究项目的主席,也是这份报告的合作研究者。“病人可能有理由撒谎——他们不想住院,”他说。“所有这些因素都不利于准确的预测。”

然而,Brent和他的同事们发现,大脑扫描很能说明问题,尤其是在分析算法的时候。Brent说:“我们正试图研究,当人们意图自杀的时候,他们的大脑里到底会发生什么。”

这些使用功能性磁共振成像的扫描,显示了诸如“死亡”、“麻烦”、“无忧无虑”和“赞美”等强烈的词汇,触发了不同于那些无自杀倾向的人的大脑活动模式。这意味着,有自杀倾向的人会以不同于其他人的想法来思考这些概念,这是由大脑活动的水平和模式所决定的,或者是神经信号。

它需要使用机器学习算法(在这种情况下,高斯朴素贝叶斯分类器)来识别这些神经信号。“在两组人中辨别差异是极其困难的,包括计算激活大脑的多个区域的多个元素活化水平”,Marcel说道,他是匹兹堡卡内基梅隆大学的心理学教授,也是项目合作方。“我不知道分类器完成这项工作的确切时间,”他补充说,“但它可能是在几秒钟内完成的。”

在这项研究中,研究人员招募了34名年龄在18到30岁之间的志愿者,其中一半处于危险状态,另一半则没有自杀风险。他们向志愿者们展示了一系列生活中积极和消极方面的单词,或者与自杀有关的单词,并请他们思考这些单词。

然后,研究人员用功能磁共振成像记录了志愿者们在思考这些单词时的大脑血液流动情况,并将数据反馈给算法,识别哪些志愿者有自杀的风险,哪些没有。然后,算法了解了自杀倾向者大脑中的神经信号是什么样子的。

之后他们通过给他们新的神经信号来测试算法,看看他们从其他学科的学习情况来预测他们是否有自杀倾向。分类器的准确度高达91%。另外,分类器能够达到94%的准确率,这些志愿者实际上是在尝试自杀,而不仅仅是考虑自杀。

仅仅通过FMRI机器判断别人是否有自杀倾向,那可能并不实际,就像Brent说的那样。相反,他们希望利用这些数据开发出相比目前更廉价可靠的测试或问卷来评估自杀风险。

例如,这项研究将某些情绪与自杀倾向联系在一起。“如果这些都是可靠的配对……你可以与组员一起深入研究,有可能将情感与自杀分离开来。或者你可以用它来监测他们的治疗进展和更精确的目标心理治疗,”Brent说道。但首先,他们必须进行更大规模的研究,以确认这些情绪和触发词确实与自杀倾向有关。

其他研究团体也提出了一些有研究前景的自杀评估方法,采用计算机工程技术。辛辛那提儿童医院的John Pestian和louis-philippe Morency医生发明了一种技术,可以评估语音质量——语言和声学模式——评估自杀风险。而且有十几个项目使用机器学习挖掘电子健康记录,以预测自杀。其中一项技术是由位于纳什维尔的范德比尔特大学的Colin Walsh开发的,他回顾性地研究了电子健康记录中的药物、伤害和自然语言,并预测了在该事件发生一周之内,哪些病人企图自杀,何时自杀。

Marcel正在进行一项类似于FMRI的新研究,在这项研究中,与自杀相关的关键情绪相关的神经信号是用脑电图(EEG)来测量的。这项技术比使用FMRI来识别自杀倾向要便宜得多,也更实用。

“如果这有用的话,那会是极大的帮助,”Just说道,“在这个为期两年的项目中,这项技术已经使用半年了。”


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