Ежегодно в результате попыток самоубийства погибает почти 800 тысяч человек, если, конечно они сами заранее не предупреждают своих друзей, семью или лечащего врача, и эти смертельные исходы очень трудно предсказать и, тем более, предотвратить. Но исследователи утверждают, что существуют скрытые биологические признаки суицидального поведения, которые можно вычислить по модели электрической активности мозга.
Благодаря новым исследованиям учёные из Университета Карнеги-Меллона утверждают, что визуализация деятельности мозга может быть важным инструментом в предотвращении самоубийств, и полагают, что искусственный интеллект может идентифицировать тех, кто готов расстаться с собственной жизнью.
В качестве подтверждения они приводят видеограммы мозга людей, склонных к суицидальным мыслям, и видеограммы обычных людей, на которых ясно видна разница в активности различных участков коры головного мозга.
В предыдущих исследованиях та же команда исследователей использовала различные модели для определения того, каким образом мозг обрабатывает сложные мысли, будь то научные концепции или запутанные комбинации идей, которые побуждают людей к действию.
Теперь исследователи использовали те же самые методы, чтобы попытаться отделить и уточнить то, что может оказаться суицидальными тенденциями в плане электрической активности нашего мозга, путем поиска нейронных сигнатур, которые отражают различные эмоциональные реакции, такие как грусть, позор, гнев, гордость и т.д.
Исследователи пригласили 34 молодых человека (17 с суицидальными тенденциями в прошлом из-за попыток совершения самоубийство вместе с 17-ю с нейротипическим поведением для контроля), и всем участникам делали визуализацию мозга с помощью машины fMRI. Во время сканирования им было представлено по 10 слов, связанных с самоубийством (например, «отчаянье», «безнадежность» и «безжизненный»), а также 10 положительных слов (например, «беззаботный») и 10 отрицательных слов (например, «беда»). Учёные выделили шесть терминов: «смерть», «жестокость», «беда», «беззаботность», «хорошо» и «похвала», а также пять областей мозга, на которых наиболее отчетливо видны суицидальные наклонности по сравнению с контрольной группой.
Используя это подмножество данных, искусственный интеллект смог правильно идентифицировать суицидальных пациентов с точностью до 91 процента, выявив 15 из 17 пациентов, принадлежащих к группе самоубийц, и 16 из 17 здоровых людей, принадлежащих контрольной группе. В отдельном эксперименте, где ИИ были предоставлены данные только по 17 участников из группы с суицидальными наклонностями, ИИ был в состоянии правильно определить пациентов, которые ранее пытались совершить самоубийство, и тех, кто этого не сделал — в 94 процентах случаев.
Дальнейшая проверка этого подхода в более крупном исследовании определит его пригодность и способность предсказать будущее суицидальное поведение, что может дать клиницистам в будущем способ идентифицировать, контролировать и, возможно, вмешиваться в измененное и часто искажённое мышление людей.