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AI可以預(yù)測自殺風(fēng)險,準(zhǔn)度高得驚人

2017-06-13 11:25:09 來源:人工智能網(wǎng) 熱度:

自殺是一個不容忽視的公共健康問題,因為每年全球自殺致死的人數(shù)高達(dá)80萬。所以提前發(fā)現(xiàn)自殺傾向從而及時干預(yù)就顯得特別重要。不幸的是,由于自殺是一種高度個人化的行為,而且人類普遍在識別自殺傾向的能力方面都相對糟糕。不過好消息是研究人員已經(jīng)利用機器學(xué)習(xí)找到預(yù)測自殺傾向的辦法,且精確率出奇的高;但我們因此需要面對一些倫理方面的問題。
 
一個人自殺會給親朋好友留下心碎和悲痛,以及如果他們換種做法會怎樣的無解問題。Colin Walsh是范德堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的數(shù)據(jù)科學(xué)家,他在預(yù)測自殺風(fēng)險方面做了一些出色的工作,他希望自己的工作能夠給大家提出“我能做些什么?”問題以及進(jìn)行干預(yù)的機會。
 
Walsh和他的同事創(chuàng)建了一些機器學(xué)習(xí)算法,這些算法可以預(yù)測病人試圖自殺的可能性,其精度高得嚇人。在試驗結(jié)果表明,算法對某人在2年內(nèi)是否有自殺傾向的預(yù)測精準(zhǔn)度達(dá)到了80-90%,而預(yù)測下周是否會試圖自殺的準(zhǔn)確度則高達(dá)92%。
 
預(yù)測的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來自各種入院記錄信息,包括年齡、性別、郵編、用藥以及先期診斷等。Walsh和他的團隊一共收集了范德堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心5167名病人的數(shù)據(jù),這些病人均承認(rèn)有過自殘或自殺傾向。他們閱讀了每一個病例,識別出了其中的3250個自殺企圖案例。
 
這組超過5000個病例的數(shù)據(jù)隨后被用來訓(xùn)練機器,識別那些存在自殺傾向風(fēng)險的人,并且區(qū)分那些有自殘行為但并無自殺企圖的人。研究人員還開發(fā)了算法來預(yù)測一組人的自殺傾向,這群人的數(shù)量達(dá)到了12695,都是隨機選擇、沒有自殺企圖歷史記錄的人。結(jié)果表明,在預(yù)測這群人的自殺傾向的準(zhǔn)確度方面,算法甚至比醫(yī)院的預(yù)測還要精準(zhǔn)。
 
Walsh的論文已經(jīng)在今年4月發(fā)表在《臨床心理科學(xué)》雜志上,這只是研究工作的第一階段。他現(xiàn)在正在致力于驗證自己的算法應(yīng)用到另一家醫(yī)院完全不同的數(shù)據(jù)集上時也一樣有效。而一旦該模型被證明有效的話,Walsh希望能跟更大的團隊一起合作建立一套適當(dāng)?shù)母深A(yù)方法。他預(yù)期在2年內(nèi)會有一套干預(yù)計劃用于測試。他補充說:“我當(dāng)然傾向于認(rèn)為會相當(dāng)快,但在醫(yī)療保健方面相當(dāng)快往往也意味著幾個月的幅度。”
 
自殺是一種極其強烈的個人行為,以至于從人類角度來看,僅僅根據(jù)一組粗糙的數(shù)據(jù)集是不可能做出精準(zhǔn)預(yù)測的。Walsh說臨床醫(yī)生自然會問預(yù)測是怎么做出來的,但算法實在是太復(fù)雜了(注:其實不是復(fù)雜問題,而是因為機器學(xué)習(xí)內(nèi)部是個黑箱),抽取出單個的風(fēng)險因素是不可能的。他說:“是風(fēng)險因素的組合讓我們得出答案。”
 
話雖如此,Walsh和他的團隊仍驚訝地發(fā)現(xiàn),服用褪黑激素(腦白金主要成分)似乎是計算風(fēng)險的一個重要因素。Walsh說:“我并不認(rèn)為褪黑激素是導(dǎo)致產(chǎn)生自殺想法的原因。這一點沒有生理學(xué)的依據(jù)。但對于自殺風(fēng)險來說有一個東西十分重要,那就是睡眠失調(diào)。”有可能開出褪黑激素的處方捕捉到了睡眠失調(diào)的風(fēng)險——盡管這一點仍然是假設(shè),尚有待驗證。
 
這項研究還引起了更廣泛的倫理問題,也就是計算機在醫(yī)療保健當(dāng)中的角色是什么,以及真實的個人信息應(yīng)該如何使用的問題。Walsh說:“意外后果的風(fēng)險一直都存在。我們的意圖是好的,想建立一套系統(tǒng)來幫助大家,但有時候結(jié)果可能會事與愿違。”
 
研究人員還必須確定基于計算機的決策將如何確定對病人的護(hù)理。作為一名初級醫(yī)療的保健醫(yī)生,Walsh說意識到自己可以按照機器的指令行事這一點令人不安。他說:“如果機器告訴我存在高風(fēng)險但是我的臨床現(xiàn)象卻沒有證實這一點的話會不會出問題?你會不會因為計算機告訴了你的事情而改變原來的護(hù)理方式?”
 
目前為止,機器學(xué)習(xí)算法基于的是入院數(shù)據(jù)。但Walsh意識到許多存在自殺風(fēng)險的人事先是并沒有住院的。他說:“我們大部分的生活都是在醫(yī)療保健設(shè)施以外的地方度過的。如果我們只是依賴于在醫(yī)院里面的數(shù)據(jù)來做這項工作的話,那么我們也只能取得一部分的成果。”
 
但是研究人員還可以到哪里去獲得數(shù)據(jù)呢?互聯(lián)網(wǎng)是比較有希望的選項之一。Walsh說,我們花了那么多時間在Facebook和Twitter上面,這些社交媒體數(shù)據(jù)也許可以用來預(yù)測自殺風(fēng)險。“但我們需要做工作來證明這一點是正確的。”
 
Facebook今年早些時候宣布在使用自家的人工智能來對有自殘跡象的帖子進(jìn)行審核。結(jié)果據(jù)說已經(jīng)比Facebook從那些人的朋友標(biāo)記為有風(fēng)險的結(jié)果更加準(zhǔn)確。
 
訓(xùn)練機器識別自殺的告警信號遠(yuǎn)不是那么的直截了當(dāng)。要想成功進(jìn)行預(yù)測和干預(yù),Walsh認(rèn)為消除對自殺的污名化是必不可少的。他說:“如果我們對討論這件事情感到不舒服的話就永遠(yuǎn)也沒有辦法幫助到那些人。”
 
不過,隨著自殺導(dǎo)致全球每年80萬人死亡,這已經(jīng)成為了一個無法忽視的公共健康問題。鑒于大多數(shù)人類,包括醫(yī)生在內(nèi),在識別自殺風(fēng)險的能力方面都相當(dāng)糟糕,機器學(xué)習(xí)也許可以提供一個重要的解決方案。

責(zé)任編輯:黃焱林

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