Ученые разработали новый алгоритм на базе машинного обучения, который с высокой точностью выявляет подростков с суицидальными мыслями. Орион Веллер из Университета Джона Хопкинса в Балтиморе (США) и его коллеги представили результаты исследования в научном журнале PLOS One.

Чтоб обнаружить факторы риска развития суицидального мышления и поведения, исследователи применили метод машинного обучения для анализа данных опроса старшеклассников в штате Юта. Опрос регулярно проводится для отслеживания проблем с психическим здоровьем и злоупотреблением наркотиками. Система проанализировала ответы на более чем 300 вопросов 179 тысяч старшеклассников, принявших участие в опросе в период с 2011 по 2017 годы, а также демографические данные переписи населения США.

Ученые сообщили, что алгоритм выявляет с точностью 91% ответы подростков, указывающие на суицидальные мысли или поведение. При этом исследователи смогли определить, какие вопросы имеют наибольшую предсказательную силу. В их число вошли вопросы, связанные с домогательствами и угрозами в социальных сетях, издевательствами в школе, спорами дома, употреблением алкоголя, чувством безопасности в школе, отношением к марихуане.

Ожидается, что алгоритм поможет в разработке и корректировке профилактических программ.