Sistem dari kecerdasan buatan (AI) sudah dapat mengidentifikasi pengguna jejaring sosial seperti Facebook, Instagram atau YouTube yang dimiliki pikiran depresi tentang kematian atau niat untuk melukai diri sendiri, atau bahkan mereka yang mempertimbangkan bunuh diri sebagai opsi, menggunakan algoritme yang dirancang khusus untuk mengenali pola tertentu dalam teks.

Sekarang, penelitian baru yang telah diterbitkan di Perilaku Manusia Alam telah mengembangkan metode pembelajaran otomatis, yang terdiri dari pemrograman mesin untuk mengenali pola saraf yang terkait dengan emosi tertentu, membantu mendeteksi orang yang memiliki pikiran untuk bunuh diri dan berkontribusi, oleh karena itu, untuk mencegah bunuh diri, yang dianggap sebagai penyebab kematian ketiga di antara kaum muda berusia 15 hingga 29 tahun di Spanyol.

Para peneliti menemukan lima lokasi di otak yang, bersama dengan enam kata, adalah indikator terbaik untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko bunuh diri.

Penelitian ini melibatkan 34 orang dewasa muda yang dibagi menjadi dua kelompok, satu di antaranya terdiri dari mereka yang memiliki gagasan bunuh diri, dan yang lainnya bertindak sebagai kontrol. Resonansi magnetik fungsional dibuat untuk masing-masing peserta, yang ditunjukkan tiga daftar masing-masing sepuluh kata, untuk mengamati tanggapan mereka terhadap konsep yang terkait dengan hidup atau mati.

Kata-kata dan emosi untuk mengidentifikasi risiko bunuh diri

itu kata-kata karyawan terkait dengan bunuh diri (kesedihan, kematian, fatal ...), atau dengan situasi atau efek positif (kebaikan, kepolosan, tanpa beban), atau dengan efek negatif (bersalah, jahat, bosan). Para penulis karya juga menggunakan tanda tangan neuron yang sebelumnya telah dipetakan dan yang menunjukkan pola otak dari emosi tertentu seperti marah atau malu.

Orang sehat dan mereka yang memiliki ide bunuh diri bereaksi sangat berbeda terhadap kata-kata yang dipilih. Sebagai contoh, istilah 'masalah' lebih lanjut mengaktifkan area kesedihan otak pada pasien dengan kecenderungan bunuh diri, dan kata 'kematian' juga memicu lebih banyak area otak mereka yang terlibat dalam emosi rasa malu, daripada dalam kasus peserta yang tidak memikirkan bunuh diri.

Dengan cara ini, mereka dapat menemukan lima lokasi di otak yang, bersama dengan enam kata, merupakan indikator terbaik untuk mengidentifikasi pasien yang berisiko bunuh diri. Para peneliti menggunakan temuan ini untuk mengembangkan alat pembelajaran otomatis yang berhasil mengidentifikasi 15 dari 17 pasien bunuh diri, dan 16 dari 17 subyek kontrol. Selanjutnya, pasien bunuh diri dipisahkan menjadi dua kelompok, satu di antaranya memiliki sembilan orang yang telah mencoba bunuh diri, dan delapan orang lainnya yang belum mencoba. Mereka melatih alat itu lagi, yang sekali lagi terbukti efektif dalam mengidentifikasi 16 dari 17 pasien.

Meskipun percobaan baru diperlukan, dan para ilmuwan ini terus bekerja pada proyek pembelajaran mesin baru yang akan membantu memprediksi masalah kesehatan mental lainnya seperti gangguan depresi mayor, kecerdasan buatan diharapkan dapat digunakan sebagai strategi diagnostik baru untuk membantu psikoterapis untuk menentukan pasien mana yang berisiko bunuh diri dan mencegahnya.

The Vietnam War: Reasons for Failure - Why the U.S. Lost (Oktober 2019).