科学家转向机器学习来拯救生命

在一个亲戚或亲密的朋友自杀后，幸存的家庭成员和朋友会被留下许多痛苦的问题:“是什么让他们这样做的?”“他们为什么不寻求帮助?”最棘手的问题往往是:“我本可以做些什么来防止这种情况发生吗?”

临床心理学家正在大规模地问同样的问题，并通过使用大数据和机器学习在寻找答案方面取得了进展。心理学研究人员与包括医学和计算机科学在内的其他学科的科学家合作，希望他们的模型能帮助临床医生识别并帮助那些有自杀危险的人。半岛体育官方网址入口半岛体育官方网址入口研究人员已经在探索现有的数据来源，包括医疗记录、脑部扫描、血液测试、健身追踪器、智能手机和社交媒体，这些都可以用于这些模型。

迫切需要

有关自杀的统计数据表明，迫切需要更好的预测模型。世界卫生组织估计，每年有80万人结束自己的生命，相当于每40秒就有一人自杀。美国政府疾病控制和预防中心最近报告称，1999年至2016年期间，几乎每个州的自杀率都在上升。尽管大学校园的自杀率低于一般人群的自杀率，但在导致大学生死亡的主要原因中，自杀仅次于意外事故。

罗切斯特大学心理科学家Catherine R. Glenn及其同事Courtney Bagge(密西西比大学)和Andrew Littlefield(德克萨斯理工大学)在2017年的一篇论文中报告说，研究尚未产生可以帮助临床医生预测和预防自杀的工具临床心理科学．他们写道，大多数现有的风险因素都能预测自杀意念，但不能预测实际的自杀行为。

“之前的研究主要集中在确定哪些人有自杀行为的风险。然而，我们对此知之甚少当个人面临的风险最大，这对于告知临床护理(例如，决定一个人是否需要住院)非常重要，”格伦和她的合著者说。

传统上，临床医生专注于识别人群或患者中的一些风险因素。例如，在退伍军人中，自杀风险因素包括创伤后应激障碍、阿片类药物剂量和在战争中阵亡。数据表明，在所有人群中，男性的自杀风险都高于女性。但是，仅仅依靠少数几个风险因素来评估病人会导致假阳性和假阴性的危险。

半岛体育官方网址入口研究人员发现，在所有人群中，未来自杀企图的最大风险因素实际上是以前的尝试。

目前的风险评估通常包括冗长的访谈和问卷调查，由于几个原因，这些方法缺乏可靠的预测能力——包括它们相当依赖于自我报告。

格伦说:“在大多数临床环境和研究中，为了评估当前的自杀想法和自杀行为的潜在风险，我们要求个人表明他们是否在考虑自杀，他们是否有计划，或者他们是否打算将自杀想法付诸行动。”“人们可能会因为想离开医院或不想住院而犹豫是否做出准确的反应。他们可能有一个积极的自杀计划，不想被阻止。”

临床心理学家大卫·罗泽克是国家退伍军人研究中心的培训主任，也是犹他大学精神病学研究员。他说，大多数评估都依赖于测量特定的风险因素和临床判断。但这些评估基本上没有揭示出问题的本质进展病人的自杀想法，使得无法确定自杀企图是迫在眉睫还是只是可能在明年。

Rozek说:“我们目前的措施很难在相对较短的时间内(几小时或几天)捕捉到有临床意义的变化，因为目前的措施通常关注的是持续时间较长的风险。”

预测算法

开发更可靠的预测工具的一种新方法是以电子健康记录(EHRs)的形式使用回顾性数据。

格伦指出:“大多数自杀身亡的人会在死前一年去看医生，而且在死前几个月和几周会去看医生的比例相当大。”“通过电子病历检测可能有助于识别需要更深入的风险评估和心理健康治疗的高风险个体。”

范德比尔特大学(Vanderbilt University)生物信息学、医学和精神病学助理教授科林·沃尔什(Colin Walsh)是开发区分时间敏感风险水平方法的科学家之一。沃尔什和来自佛罗里达州立大学的同事们梳理了5000个病人的电子病历，其中包括自残的例子，并根据图表中包含的其他信息建立了一个预测自杀企图的算法。自残很容易从医疗图表的诊断代码中发现，但并不总是反映出自杀企图。因此，研究人员半岛体育官方网址入口不得不再次查看每个图表，以找出真正的自杀未遂案例。

沃尔什在接受采访时说:“风险如此之高，我们希望确保我们的做法真的非常严格。”“我们在这篇论文中发现，我们的数据中有5500个图表包含(自残)代码。我们的团队决定审查每一张图表，这可不是一件小事。”

他们的计算机程序最终将从这些原始数据中学习如何预测自杀企图临床心理科学．他们在建立模型之前发现的每一个假阳性都意味着最终产品的准确性更高。

沃尔什说:“我们发现的首批结果之一是，在42%的情况下，这些自残代码在自杀意图的图表审查中没有证据。”

沃尔什和同事们利用这些电子病历的数据开发了一个机器学习程序来寻找模式。他们将记录与后来的自杀和自杀企图进行了比较。计算机算法测试了数百万种不同的模式，将电子病历中的条目输入方程，通过反复试验建立一个准确的模型。当它完成后，它可以获取单个医疗记录并计算出一个人试图自杀的概率。它的准确性来自于能够考虑如此之多的变量及其对风险的或大或小的贡献，以及快速求解方程的能力。虽然最好的人类预测模型的准确率约为60%，但沃尔什及其同事的算法识别未来自杀企图的准确率为84%。

混合数据

沃尔什和他同事的模型使用的是电子健康记录，而机器学习算法可以用于多种类型的数据。半岛体育官方网址入口美国和加拿大的研究人员发现，在同一年龄，死于自杀的人和死于非自杀性猝死的人在脑部扫描和神经反应数据上存在差异。试图自杀的退伍军人与没有试图结束自己生命的退伍军人相比，有着不同的基因表达。这些数据也可以被考虑并构建到一个算法中，该算法使用行为、医学、神经学和基因组数据来进行预测。

美国退伍军人协会已经开始将预测技术纳入他们改善退伍军人福利和防止退伍军人自杀的努力中，包括他们的康复参与和协调健康退伍军人加强治疗倡议。他们在识别最有自杀风险的退伍军人方面的努力是有希望的，但仍处于概念验证阶段。

社交媒体模式

电子病历为自杀风险评估提供了一个很有前景的基础，但对于那些有自杀念头但从未去过医生办公室或精神卫生机构的人呢?

文本识别和照片分析打开了一扇大门，可以根据
他们愿意提供的信息，即使他们可能没有寻求心理帮助。这些算法扫描
社交媒体简介和时间表，以评估用户的心理健康状况。一种机器学习算法能够识别出最终自杀的军人在社交媒体上的常见发帖行为，另一种算法根据Instagram照片的色彩饱和度、亮度和照片中的人脸数量等特征，识别出后来被诊断患有抑郁症(但没有试图自杀)的人。这些模式并不总是清晰到足以用于诊断，但它们可能会在未来带来一些有价值的风险评估工具。医疗专业人员或组织在未来扫描个人档案或使用社交媒体数据时，也必须在这些数据在临床环境中使用之前解决隐私问题。

实地考察

达特茅斯学院的心理科学家Bill Hudenko和他的合作伙伴正在将最新的自杀风险和预防技术从实验室推向临床医生的手中。佛蒙特大学医学中心的同事Rob Althoff, Sanchit Maruti, Isabelle Desjardins和Willy Cats-Baril在2012年进行了一项很有前景的研究，表明一份简短的适应性问卷可以在72小时内准确地筛查急诊室(ER)患者的自杀企图风险，就像训练有素的精神科医生一样。在与Hudenko合作后，研究小组发现，多达5%的急诊室患者可能有短期自杀的高风险，但这些患者中只有一半是因精神疾病而来急诊室的。

Hudenko看到了筛查方法的机会，因为风险问卷是通过软件评分的，随着时间的推移，预测的准确性会越来越高。以这个新颖的屏幕为开端，胡登科在此基础上进行了进一步的发展。他的愿景是一套快速、易于使用的问题，全国所有急诊病人都会填写。那些被标记为高风险的人将得到紧急护理，包括精神病学评估或监督。一旦患者离开医院，专家临床帮助、社会支持和人工智能将结合在智能手机应用程序中，在他们自己的环境中为他们提供个性化、有效的护理。该应用程序会将患者与行为健康教练联系起来，然后由行为健康教练将患者与家人、朋友、神职人员或其他与他们关系密切的人联系起来，这些人可以接受教育，并加入到支持网络中。

胡登科说:“在回顾了有关预防高危人群自杀的最有效方法的研究后，我们一次又一次地发现，保持安全的最重要因素之一是对高危人群的积极社会支持。”

患者将继续通过应用程序完成风险评估，应用程序中的自然语言处理器可以监控他们的信息(在患者允许的情况下)，寻找暗示即将自杀企图的语言。如果应用程序发现了严重的风险，行为健康教练将能够在5分钟内联系患者，并在10分钟内启动主动救援。

“自杀预防面临的最大挑战之一是，那些面临最大风险的人往往没有寻求帮助，”胡德科说。“所以我们采取了不同的方法。我们正在努力预测和了解风险何时升级，这样我们就可以伸出援手，预防自杀，而不是对危险情况做出反应。”

作为Voi(一家致力于降低全国自杀率的公司)的首席科学官，Hudenko和他的同事们现在正在研究并在全美范围内传播自杀风险评估和预防软件。

定制评估工具

格伦指出，不同的风险评估策略可能对不同的人群有效。

她说:“老年人可能更经常地去看他们的初级保健医生，因此电子病历可能比年轻人更丰富。”“对于年轻人来说，我们可能会从他们的社交媒体或其他‘数字表现型’方法中获得更丰富的信号，比如通过智能手机或可穿戴传感器进行主动或被动监测。”

研究人员说，虽然这些新模型可能无法解释可能在个人自杀风险中发挥作用的心理健康状况和生活环境，但大规模算法仍然有望识别出可以进行干预的高危人群，或者为他们提供自愿寻求帮助的资源。半岛体育官方网址入口