by Jay Reed

入院している患者のうち誰が自殺しようと試みるか予測することはそう簡単なことではありません。しかし、ヴァンダービルト大学のコリン・G・ウォルシュ准教授らはこの問題に対する機械学習アルゴリズムを開発、人工知能によって自殺企図を高い精度で予測することに成功しました。

Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine LearningClinical Psychological Science - Colin G. Walsh, Jessica D. Ribeiro, Joseph C. Franklin, 2017

http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702617691560



Artificial intelligence to predict suicide risk proved accurate in initial tests - Quartz

https://qz.com/1001968/artificial-intelligence-can-now-predict-suicide-with-remarkable-accuracy/

従来の「自殺予測」は精度に限界があったため、ウォルシュ准教授らはこの壁を機械学習を応用して超えることを目指しました。用いられたのはヴァンダービルト大学医学センターで「自傷や自殺のおそれがある」とされた5167人の電子カルテと、自殺未遂の既往例がない患者の中からランダムに選ばれた1万2695人の電子カルテ。

この結果、人工知能は「この先2年で自殺を試みる可能性」の予測で80〜90%、「来週自殺を試みる可能性」の予測で92%の精度を発揮しました。



by Neelesh Bhandari

調査の中でウォルシュ准教授らのチームは、生体リズムの調節などで知られるホルモン・メラトニンの摂取が自殺リスクを算出する上で重要なポイントであることに気付きました。ウォルシュ准教授によれば、「メラトニンが自殺を引き起こす」というわけではなく、メラトニンを処方される状態、つまり睡眠障害が自殺リスクに関連すると考えられるとのこと。ただ、これはまだ仮説の段階だとのことです。