Forschungsteams der Laval University, der Dalhousie University und der University of Montreal haben Modelle entwickelt, die mit künstlicher Intelligenz (KI) verknüpft sind, um Suizidrisiken zu analysieren und vorherzusagen. Dank der Zusammenarbeit mit dem National Institute of öffentliche Gesundheit du Québec (INSPQ) hatten Forscher Zugriff auf einen Berg an Daten.
„Dieses erste große Projekt stellt somit einen großartigen Beweis für den potenziellen Beitrag von KI zur Prävention dar.“ psychische Gesundheit und Abhängigkeiten“, sagt Christian Gagné, Professor an der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik derLaval-Universität und Direktor des Intelligence and Data Institute.
Fatemeh Gholi Zadeh Kharrat, Postdoktorandin an der Universität Laval, integrierte ökologische Daten, verknüpft mit Demographie oderUmfeldund anonymisierte Daten von Einzelpersonen, aufgelistet zwischen 2000 und 2019. Sie analysierte Statistiken verbunden mit Bevölkerung, Versicherung MedizinZugänglichkeit von Gesundheitssystemen und vieles mehr.
Verstehen, um besser vorzubeugen
Die Initiative ermöglichte es, bereits bestehende Hypothesen zu diesem Thema zu bestätigen und neues Wissen an die Oberfläche zu bringen. „Wir haben zum Beispiel gesehen, dass Menschen, die in den letzten 60 Tagen eine Nachuntersuchung ihrer psychischen Gesundheit hatten, ein erhöhtes Selbstmordrisiko hatten. Idem wegen Drogenkonsum. Dies ist die Art von Beziehung, die wir erwartet hatten, aber die Analyse von maschinelles Lernen haben uns ihre Wirkung deutlich gezeigt“, sagt Christian Gagné, der eng mit Alain Lesage, Professor an der Fakultät für, zusammengearbeitet hat Medizin desUniversität Montreal.
Modelle mit KI haben zudem gezeigt, dass psychische Gesundheit und Suchtstörungen wichtige Faktoren bei der Suizidvorhersage sind. Sie hoben auch die kumulative Wirkung von Risikofaktoren hervor, die sowohl mit dem Einzelnen als auch mit dem Kontext, in dem er oder sie tätig ist, zusammenhängen. Was auf individueller Ebene geschieht, wird auch von ökologischen Faktoren bestimmt, etwa dem regionalen Budget für psychische Gesundheit und Suchterkrankungen.
Analysen haben zudem gezeigt, dass die Suizidtodesrate bei Männern in Regionen höher ist, in denen das Pro-Kopf-Budget für Suchtsituationen geringer ist. „Es wurde daher ein klarer Zusammenhang zwischen der Höhe der öffentlichen Investitionen in psychische Gesundheit und Suchterkrankungen und dem Suizidrisiko festgestellt.“ Wenn wir umgekehrt die Mittel erhöhen, verringert sich dieses Risiko tatsächlich“, betont Professor Gagné.
600 Variablen untersucht
Diese Art von Beziehung konnte dank des Beitrags von a Menge erhebliche Anzahl von Variablen. Berücksichtigt wurden soziodemografische Situation, Diagnosen und Krankenhausaufenthalte, körperliche oder geistige Gesundheitsgeschichte, regionales Budget für psychische Gesundheit sowie etwa 600 klinische oder gesellschaftliche Variablen. „Wir konnten sehen, wie umfangreich die vom INSPQ bereitgestellten Daten waren!“ sagt Fatemeh Kharrat. Schnell entstanden zwei KI-Modelle, definiert nach Geschlecht. „Die Unterscheidung zwischen weiblichen und männlichen Risikofaktoren ist in der klinischen Gemeinschaft bereits gut verstanden. Durch die Entwicklung geschlechtsspezifischer Modelle konnten wir andere interessierende Variablen hervorheben oder sogar geschlechtsspezifische Variablen identifizieren“, bemerkt Christian Gagné.
Während der Simulationen maß das Team die Auswirkungen verschiedener Variablen, um die Faktoren mit dem größten Einfluss gezielt auszuwählen. „Wenn wir mit der sozialen Benachteiligung der Nachbarschaft spielen, in der die Person lebt, welche Auswirkungen hat das auf die Risikofaktoren?“, erläutert Fatemeh Kharrat. Wir konnten die Beziehungen zwischen den Variablen und ihre Auswirkung auf das Risikoniveau verstehen.“
Um die Ergebnisse zu interpretieren, arbeiteten die Forscher mit Spezialisten auf diesem Gebiet zusammen. „Sie könnten prüfen, ob der Zusammenhang besteht oder aus klinischer Sicht wahrscheinlich ist“, fügt Christian Gagné hinzu.
Dieses Projekt, das durch Mittel des New Frontiers in Research-Programms der drei Forschungsräte Kanadas unterstützt wurde, war Gegenstand wissenschaftlicher Veröffentlichungen in Fachzeitschriften PLUS Eins et JMIR öffentliche Gesundheit und Überwachung.
