Kiedy dochodzi do kryzysu zwi\u0105zanego ze zdrowiem psychicznym, rozpoznanie os\u00f3b z wysokim ryzykiem samob\u00f3jstwa mo\u017ce sta\u0107 si\u0119 pilnym zadaniem dla terapeut\u00f3w i doradc\u00f3w. Wyj\u0105tkowe narz\u0119dzie pomagaj\u0105ce w realizacji tego zadania zosta\u0142o opracowane przez specjalist\u00f3w z Instytutu Bada\u0144 nad M\u00f3zgiem im. McGovern\u00f3w przy MIT. To rewolucyjne narz\u0119dzie analizuje j\u0119zyk u\u017cywany przez osoby znajduj\u0105ce si\u0119 w trudnej sytuacji, dostarczaj\u0105c bezcennych wskaz\u00f3wek dotycz\u0105cych ich stanu psychicznego i potencjalnego ryzyka.<\/p>\n
To prze\u0142omowe narz\u0119dzie do przetwarzania j\u0119zyka, opracowane przez Daniela Lowa \u2013 by\u0142ego doktoranta MIT, a obecnie naukowca w Child Mind Institute \u2013 mo\u017ce sta\u0107 si\u0119 prze\u0142omem w dziedzinie zdrowia psychicznego. Program opiera si\u0119 na rozbudowanej li\u015bcie s\u0142\u00f3w i zwrot\u00f3w powi\u0105zanych z 49 znanymi czynnikami ryzyka samob\u00f3jstwa. Analizuj\u0105c tekst, potrafi z niezwyk\u0142\u0105 precyzj\u0105 oceni\u0107 poziom ryzyka samob\u00f3jstwa danej osoby.<\/p>\n
Jak podano w Czasopismo \u201ePsychopatologia i Nauki Kliniczne\u201d<\/em>, to niezwyk\u0142e narz\u0119dzie prognostyczne sprawdzi\u0142o si\u0119 w rozmowach tekstowych prowadzonych w czasie rzeczywistym z doradcami kryzysowymi. Korzy\u015bci s\u0105 bez w\u0105tpienia ogromne, poniewa\u017c pomaga ono wskaza\u0107 kluczowe czynniki zwi\u0119kszaj\u0105ce ryzyko samob\u00f3jstwa u osoby prze\u017cywaj\u0105cej kryzys zwi\u0105zany ze zdrowiem psychicznym. Dzi\u0119ki ci\u0105g\u0142ej weryfikacji narz\u0119dzie to ma potencja\u0142, by usprawni\u0107 ocen\u0119 ryzyka zar\u00f3wno w \u015brodowiskach klinicznych, jak i w sytuacjach wymagaj\u0105cych krytycznego wsparcia.<\/p>\n Nawet dla wysoko wykwalifikowanych klinicyst\u00f3w przewidzenie prawdopodobie\u0144stwa podj\u0119cia pr\u00f3by samob\u00f3jczej przez dan\u0105 osob\u0119 mo\u017ce by\u0107 niezwykle skomplikowane. W\u015br\u00f3d os\u00f3b do\u015bwiadczaj\u0105cych my\u015bli samob\u00f3jczych wyst\u0119puje wiele czynnik\u00f3w ryzyka, w tym objawy psychiatryczne, zaburzenia zdrowia psychicznego, takie jak depresja, zaburzenie osobowo\u015bci typu borderline, zesp\u00f3\u0142 stresu pourazowego (PTSD), oraz czynniki stresogenne zwi\u0105zane ze \u015brodowiskiem, takie jak ub\u00f3stwo i samotno\u015b\u0107, kt\u00f3re wsp\u00f3\u0142dzia\u0142aj\u0105 ze sob\u0105, potencjalnie prowadz\u0105c do tragicznych skutk\u00f3w.<\/p>\n Jak wyja\u015bnia Daniel Low, ta z\u0142o\u017cona sie\u0107 czynnik\u00f3w ryzyka mo\u017ce utrudnia\u0107 ustalenie, kto spo\u015br\u00f3d os\u00f3b rozwa\u017caj\u0105cych samob\u00f3jstwo mo\u017ce rzeczywi\u015bcie zrealizowa\u0107 swoje zamiary. Droga do pr\u00f3by samob\u00f3jczej jest niezwykle z\u0142o\u017cona, co sprawia, \u017ce przewidywanie takich zdarze\u0144 jest niezwykle trudnym zadaniem.<\/p>\n Aby wspom\u00f3c opracowanie swojego narz\u0119dzia, Low i jego partnerka badawcza, starsza pracownica naukowa Satra Ghosh, nawi\u0105zali wsp\u00f3\u0142prac\u0119 z Crisis Text Line \u2013 organizacj\u0105 non-profit zapewniaj\u0105c\u0105 bezp\u0142atne, ca\u0142odobowe wsparcie w zakresie zdrowia psychicznego. Analizuj\u0105c anonimowe wiadomo\u015bci tekstowe z oko\u0142o 16 000 rozm\u00f3w, sklasyfikowali dialogi w trzech kategoriach ryzyka: bez my\u015bli samob\u00f3jczych, my\u015bli samob\u00f3jcze bez bezpo\u015bredniego zagro\u017cenia oraz bezpo\u015brednie zagro\u017cenie. Skupili si\u0119 na \u201cgrupie bezpo\u015bredniego zagro\u017cenia\u201d, definiowanej jako osoby planuj\u0105ce pope\u0142nienie samob\u00f3jstwa lub sygnalizuj\u0105ce zamiar odebrania sobie \u017cycia w ci\u0105gu 48 godzin.<\/p>\n Zanim przyst\u0105pili do analizy tekst\u00f3w, Low wraz ze swoim zespo\u0142em stworzyli unikalny s\u0142ownik termin\u00f3w zwi\u0105zanych z ryzykiem samob\u00f3jstwa. Wykorzystuj\u0105c sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, stworzyli wst\u0119pn\u0105 list\u0119 s\u0142\u00f3w i zwrot\u00f3w zwi\u0105zanych ze znanymi czynnikami ryzyka samob\u00f3jstwa. Lista ta zosta\u0142a nast\u0119pnie skrupulatnie przeanalizowana i udoskonalona, w wyniku czego powsta\u0142 ostateczny s\u0142ownik zawieraj\u0105cy prawie 60 s\u0142\u00f3w lub zwrot\u00f3w dla ka\u017cdego z 49 zidentyfikowanych czynnik\u00f3w ryzyka.<\/p>\n Ten unikalny s\u0142ownik zosta\u0142 nast\u0119pnie wykorzystany w praktyce za pomoc\u0105 specjalnie wyszkolonego modelu uczenia maszynowego, kt\u00f3ry analizowa\u0142 rozmowy dotycz\u0105ce sytuacji kryzysowych, przewiduj\u0105c ryzyko samob\u00f3jstwa na podstawie wyst\u0119powania okre\u015blonych s\u0142\u00f3w lub zwrot\u00f3w. Badania te pozwoli\u0142y zidentyfikowa\u0107 wzorce zgodne z wynikami wcze\u015bniejszych bada\u0144, ale dostarczy\u0142y r\u00f3wnie\u017c nieoczekiwanych spostrze\u017ce\u0144. Co istotne, w grupie najwy\u017cszego ryzyka cz\u0119\u015bciej pojawia\u0142y si\u0119 wzmianki o \u015brodkach \u015bmiertelnych i za\u017cywaniu substancji psychoaktywnych ni\u017c o objawach zwi\u0105zanych z depresj\u0105.<\/p>\n Pomimo tych niezwyk\u0142ych mo\u017cliwo\u015bci Low podkre\u015bla, \u017ce rola ludzkiej intuicji nadal ma kluczowe znaczenie. Model prognostyczny jego zespo\u0142u, cho\u0107 z\u0142o\u017cony, pozostaje wystarczaj\u0105co \u201clekki\u201d \u2013 wymaga mniejszej mocy obliczeniowej i zapewnia jasny kontekst dla ka\u017cdej oceny ryzyka. Ghosh stanowczo podkre\u015bla, \u017ce nadz\u00f3r ludzki pozostaje niezb\u0119dny w tej zaawansowanej dziedzinie.<\/p>\n Naukowcy ostro\u017cnie podkre\u015blaj\u0105, \u017ce takie modele prognostyczne wymagaj\u0105 wyczerpuj\u0105cej walidacji przed wprowadzeniem ich do praktyki klinicznej, w tym ewentualnych udoskonale\u0144, aby nad\u0105\u017ca\u0107 za ewolucj\u0105 j\u0119zyka lub zmianami w populacjach docelowych.<\/p>\n Udost\u0119pniaj\u0105c publicznie sw\u00f3j s\u0142ownik termin\u00f3w zwi\u0105zanych z ryzykiem samob\u00f3jstwa oraz pakiet oprogramowania wykorzystany do jego stworzenia, Ghosh i Low toruj\u0105 drog\u0119 do nowych horyzont\u00f3w w zrozumieniu zdrowia psychicznego. Narz\u0119dzie to jest ju\u017c w u\u017cyciu, a naukowcy badaj\u0105, w jaki spos\u00f3b dane tekstowe pochodz\u0105ce z r\u00f3\u017cnorodnych \u017ar\u00f3de\u0142, takich jak media spo\u0142eczno\u015bciowe i dokumentacja medyczna, mog\u0105 poprawi\u0107 przewidywanie ryzyka.<\/p>\n Je\u015bli Twoja organizacja chce wykorzysta\u0107 potencja\u0142 automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, zapoznaj si\u0119 z najnowocze\u015bniejszymi rozwi\u0105zaniami oferowanymi przez implementi.ai.<\/p>\nTrudno\u015bci zwi\u0105zane z prognozowaniem<\/h5>\n
Jak sprawi\u0107, by sztuczna inteligencja sta\u0142a si\u0119 ratunkiem w sytuacjach kryzysowych<\/h5>\n
Po\u0142\u0105czenie technicznej pomys\u0142owo\u015bci z ludzk\u0105 intuicj\u0105<\/h5>\n