Многие люди, которые позже совершают попытку суицида, незадолго до этого обращаются в больницу — порой совсем по другому поводу. Исследователи из Университета Йоханнесбурга (ЮАР) разработали модель искусственного интеллекта, которая по обычным данным, собираемым при поступлении в отделение неотложной помощи, помогает выявить пациентов с повышенным риском суицидального поведения. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Что изучали
Авторы — Цолофело Мокелели, Тебого Макаба, Патрик Ндайизигамийе и Номпумелело Ндлову — использовали обезличенную базу MIMIC-IV, созданную в Массачусетском технологическом институте. Она содержит записи о поступлениях в отделение неотложной помощи одной американской больницы за 2008–2019 годы; в анализ вошли данные 41 202 пациентов.
Модель должна была предсказать суицидальное поведение в течение 30 дней после визита, опираясь только на данные сортировки при поступлении: возраст, жизненные показатели, оценку боли, диагнозы в анамнезе. Исследователи сравнили пять алгоритмов машинного обучения: логистическую регрессию, случайный лес, XGBoost, LightGBM и многослойный перцептрон.
Что выяснили
- Лучший баланс показал алгоритм LightGBM: площадь под ROC-кривой — 0,88 на независимой тестовой выборке.
- Модель распознавала 79% случаев последующего суицидального поведения (полнота 0,79). При этом площадь под кривой точность–полнота составила 0,25 — то есть большинство пациентов, которых система отмечает как группу риска, на самом деле не совершают суицидальных действий.
- Наибольший вклад в прогноз вносили психиатрический анамнез (особенно расстройства настроения), возраст, боль и физиологические показатели; меньшую роль играли ранее диагностированные зависимости и тревожные расстройства.
Что это значит
Обычный скрининг суицидального риска требует времени, зависит от того, готов ли человек рассказать о своём состоянии, и его трудно проводить последовательно в загруженном приёмном отделении. Модель, работающая на уже собранных данных, могла бы ненавязчиво подсказывать персоналу, кому стоит уделить больше внимания: провести беседу, пригласить психиатра, договориться о повторном контакте.
Авторы подчёркивают, что это инструмент поддержки, а не замена врачу: окончательное решение всегда принимает специалист. Высокая доля ложных срабатываний означает, что «флажок» модели — повод для дополнительной оценки, а не диагноз. О том, как распознать тревожные признаки у близких и поддержать их, мы писали в материалах о признаках депрессии и о поддержке человека с депрессией.
Ограничения
- Модель обучена на данных одной американской больницы, в основном белых и латиноамериканских пациентов; её нужно проверить в других странах и клиниках.
- Нужны внешняя валидация и проспективные исследования в реальной практике.
- Порог срабатывания придётся настраивать для каждой больницы, а там, где медицинские записи бумажные, модель без оцифровки не применить.
- В данных не было важных факторов риска — потери работы, утраты близкого, наблюдений персонала об употреблении алкоголя и наркотиков.
- Результаты зависят от точности кодирования диагнозов в медицинских записях.
Если вам сейчас тяжело, вы не обязаны справляться в одиночку. Обратитесь к психологу или врачу. В России работает телефон экстренной психологической помощи МЧС: +7 (495) 989-50-50, детский телефон доверия: 8-800-2000-122. При угрозе жизни звоните 112.
Поделиться статьёй:
Источники
- Mokheleli T., Makaba T., Ndayizigamiye P., Ndlovu N. et al. Artificial intelligence approach for predicting suicide-related behaviour in emergency departments. Scientific Reports, 2026. https://www.nature.com/articles/s41598-026-64073-y
- Пресс-релиз Университета Йоханнесбурга (Mirage News) https://www.miragenews.com/ai-may-help-ers-detect-suicide-risk-earlier-1767556/
Материал подготовлен редакцией «Новости психологии» на основе опубликованных исследований и носит информационный характер. Он не заменяет консультацию специалиста.
Добавить комментарий