Los adolescentes se suicidan más que antes y la inteligencia artificial nos puede ayudar a identificar quienes planean hacerlo

Los adolescentes se suicidan más que antes y la inteligencia artificial nos puede ayudar a identificar quienes planean hacerlo
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La identificación de adolescentes que experimentan pensamientos y comportamientos suicidas ahora podría ser más fácil que nunca gracias al desarrollo de un nuevo algoritmo basado en el aprendizaje automático.

La precisión del nuevo algoritmo es mayor que la de los enfoques predictivos desarrollados anteriormente. Orion Weller de la Universidad Johns Hopkins en Baltimore, Maryland, y sus colegas presentan estos hallazgos en la revista PLOS ONE.

Un grave problema de salud pública

Los datos para entrenar al algoritmo incluyeron respuestas a más de 300 preguntas cada una para más de 179.000 estudiantes de secundaria que respondieron la encuesta entre 2011 y 2017, así como datos demográficos del censo de Estados Unidos.

Machine Learning Can P

Los investigadores encontraron que podían usar los datos de la encuesta para predecir con un 91 % de precisión qué respuestas individuales de los adolescentes indicaban pensamientos o comportamientos suicidas. Al hacerlo, pudieron identificar qué preguntas de la encuesta tenían el mayor poder predictivo; estos incluyeron preguntas sobre el acoso o las amenazas de los medios digitales, el acoso escolar, las discusiones serias en el hogar, el género, el consumo de alcohol, los sentimientos de seguridad en la escuela, la edad y las actitudes sobre la marihuana.

La investigación futura podría ampliar los nuevos hallazgos utilizando datos de otros estados, así como datos sobre las tasas reales de suicidio:

Nuestro estudio examina los enfoques de aprendizaje automático aplicados a un gran conjunto de datos de cuestionarios de adolescentes, con el fin de predecir los pensamientos y comportamientos suicidas a partir de sus respuestas. Encontramos una gran precisión predictiva en la identificación de las personas en riesgo y analizamos nuestro modelo con los avances recientes en Interpretabilidad de ML. Descubrimos que los factores que influyen fuertemente en el modelo incluyen la intimidación y el acoso, como se esperaba, pero también aspectos de su vida familiar, como estar en una familia con gritos y / o discusiones serias. Esperamos que este estudio pueda proporcionar información para informar los esfuerzos de prevención temprana.

El suicidio es "multifactorial" y que no hay unas reglas generales para entender todos los casos, pero sí que todos tienen en común una "angustia vital" relacionada con una educación en la que se esconde el sufrimiento, el fracaso o la ruina. En el siguiente vídeo, al menos, nos enfocamos en dos factores que parecen bastante decisivos:

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