Группа ученых из Университета Карнеги-Меллон (CMU) научилась определять людей с суицидальными наклонностями с помощью обучающегося алгоритма и МРТ, сообщается на сайте университета.
Как проходило исследование?
Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, около 800 тыс. человек ежегодно кончают жизнь самоубийством (т.е. 1 человек каждые 40 секунд). Самоубийство является второй ведущей причиной смерти среди молодых людей 15–29 лет. Исследователи решили использовать обучающийся алгоритм и изображения мозга для точного ответа на один вопрос: собирается ли человек совершить самоубийство?
В исследовании участвовали 34 человека: 17 из них имели суицидальные наклонности, 17 — нет. Их мозговую активность записали с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии. Ученые использовали 3 списка, по 10 слов в каждом. Один список содержал слова, связанные со смертью (например, смерть, фатальный). Второй — с позитивными словами (беззаботный, похвала) и последний — с негативными словами (проблема, скука). Алгоритм изучил снимки мозга и смог правильно отделить группу суицидально настроенных участников с точностью до 91%. Продолжая изучать изображения, ученые смогли определить, кто из отделенной группы действительно пытался свести счеты с жизнью, а кто только думал об этом.
Как работает алгоритм?
Ранее команда ученых разработала библиотеку данных, которые они прозвали «невральными подписями». Это изображения мозга, работающие как отпечатки пальцев, только для различных эмоциональных реакций: грусть, стыд, злость, гордость. Новое исследование обнаружило, что эмоциональные реакции людей с суицидальными наклонностями отличаются от реакции тех, кто этих наклонностей не имеет.
«Концепция «смерти» вызывала больше стыда и печали у группы людей, которые думали о самоубийстве. Возможно, понимание этого позволит найти путь лечения через изменение эмоциональных реакций на определенные концепции», — объясняет профессор психологии из CMU Марсель Джаст.
Конечно, это исследование базируется на очень маленькой группе испытуемых. Пока не ясно, насколько широко эти результаты можно применять на практике. Однако исследователи уверены, что более основательное изучение вопроса должно помочь разработать метод, который можно будет применять клинически. В последнее время технологии, так или иначе связанные с искусственным интеллектом, все чаще претендуют на свое место в медицине. Так, мы уже писали об ИИ, который сможет диагностировать рак кишечника менее чем за секунду, а также о нейросети, способной обнаружить серповидно-клеточную анемию.
