La nuova tecnologia informatica identifica il comportamento suicida dalle parole

La tecnologia informatica nota come apprendimento automatico può valutare le parole pronunciate o scritte di una persona e identificare con precisione se quella persona è suicida, malata di mente ma non suicida, o nessuno dei due.

Il nuovo strumento informatico è accurato fino al 93% nel classificare correttamente una persona suicida e accurato all'85% nell'identificare una persona che è suicida, ha una malattia mentale ma non è suicida, o nessuno dei due.

Questi risultati forniscono una forte evidenza per l'utilizzo della tecnologia avanzata come strumento di supporto decisionale per aiutare i medici e gli operatori sanitari a identificare e prevenire comportamenti suicidari, affermano i ricercatori del Cincinnati Children’s Hospital Medical Center.

"Questi approcci computazionali offrono nuove opportunità per applicare innovazioni tecnologiche nella cura e nella prevenzione del suicidio, ed è sicuramente necessario", afferma John Pestian, Ph.D., professore nelle divisioni di informatica biomedica e psichiatria e autore principale dello studio.

“Quando ti guardi intorno alle strutture sanitarie, vedi un enorme sostegno dalla tecnologia, ma non tanto per coloro che si prendono cura di malattie mentali. Solo ora i nostri algoritmi sono in grado di supportare quei caregiver.

Questa metodologia può essere facilmente estesa a scuole, centri di accoglienza, circoli giovanili, centri di giustizia minorile e centri comunitari, dove un'identificazione precoce può aiutare a ridurre i tentativi di suicidio e le morti ".

Lo studio appare sulla rivistaSuicidio e comportamento potenzialmente letale, una delle principali riviste per la ricerca sul suicidio.

Il dottor Pestian ei suoi colleghi hanno arruolato 379 pazienti nello studio tra ottobre 2013 e marzo 2015 da reparti di emergenza e centri ospedalieri e ambulatoriali in tre siti.

Quelli arruolati includevano pazienti che avevano tendenze suicide, erano stati diagnosticati come malati di mente e non avevano tendenze suicide, o nessuno dei due - servendo come gruppo di controllo.

Ogni paziente ha completato scale di valutazione comportamentali standardizzate e ha partecipato a un'intervista semi-strutturata rispondendo a cinque domande aperte per stimolare la conversazione, come "Hai speranza?" "Sei arrabbiato?" e "Fa male emotivamente?"

I ricercatori hanno estratto e analizzato il linguaggio verbale e non verbale dai dati. Hanno quindi utilizzato algoritmi di apprendimento automatico per classificare i pazienti in uno dei tre gruppi.

I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di apprendimento automatico possono rilevare le differenze tra i gruppi con una precisione fino al 93%. Gli scienziati hanno anche notato che i pazienti di controllo tendevano a ridere di più durante le interviste, a sospirare di meno ed a esprimere meno rabbia, meno dolore emotivo e più speranza.

Fonte: Cincinnati Children’s Hospital Medical Center / EurekAlert