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一个儿童医院,开发了一款可以预防自杀的软件

2018-6-27 15:10| 发布者: 管理员| 查看: 735| 评论: 1 |来自: 丁香园(微信号 dingxiangwang)

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简介:讲一个残忍而迫切的事实:2015 年,因自我伤害而自杀或意外死亡的青少年有 67,000 名。在全球每天 3,000 多名青少年的死亡原因中,自杀名列前三。而这些死亡本能够避免。因为,自杀是可以预防的。科学家相信有自杀倾 ...

讲一个残忍而迫切的事实:

2015 年,因自我伤害而自杀或意外死亡的青少年有  67,000 名。在全球每天 3,000 多名青少年的死亡原因中,自杀名列前三。

而这些死亡本能够避免。

因为,自杀是可以预防的。

科学家相信有自杀倾向的人会释放特殊信号。自杀的人,有一些共同的特点,找到这些特点,识别出这些个体,对其进行干预预防,或者能改变一些可悲的结局。

于是,有了今天这个故事,丁香园(微信号:dingxaingwang)要向大家介绍一个有「预防自杀」功能的软件。

自杀是可以预防的

自杀行为并非一个动作,研究自杀行为的科学家,通常会把自杀分为:

产生自杀意念;

有自杀未遂行为;

最终自杀身亡。

而这一连串的动作,排除一些冲动性行为,大多数人其实是先反复产生自杀意念,然后开始尝试伤害自己,最终才产生一次严重的,不可逆转的严重行为。

很多人只能通过最后的悲剧发现自杀者的想法。但其实用单一的原因或应激源来解释一个人的自杀行为是不够的。最常见的是,一些危险因素累积起来之后增加个体自杀行为的易感性。

知乎上有一位叫 @朱弈锋 曾经这么描述过关于自杀的成因:

……(人们看到的那些原因)全都只是一个借口,一个*,你看不到他的家庭背景,看不到他的童年阴影,看不到他的隐痛,看不到他的绝望,看不到他的心理症或者心理偏向,看不到他被命运所拉扯时候的无尽悲怆。

你只看到了压倒他的最后一根稻草,所以你笑他脆弱,觉得他连一根稻草都承受不起。

所以,单独指出某人因为某个原因自杀,其实并不能解释大多数自杀者的行为成因。

世界卫生组织也非常关注自杀问题,并且认为自杀除了复杂的成因以外,还有复杂的一些外部因素,控制这些外部因素,也许可以降低人类的这种悲剧。

2014 年,在他们发布的全球首份预防自杀报告《预防自杀:一项全球要务》中写到:

正因为有多重因素和因果路径促发自杀,所以也有一系列方法来预防自杀,其中挽救无数人生命最有效的办法便是限制自杀工具的方便易得(*、*、刀具等)。


图中只列举部分关键因素

自杀并非「毫无征兆」

1 月 26 日,美国辛辛那提市的小男孩 Gabriel Taye 用围巾在卧室上吊身亡。

学校监控显示 Taye 死前两天曾遭到校园暴力,于是悲伤愤怒的男孩父母要起诉学校监管不力。Taye 妈妈痛斥:「在孩子遭到殴打当天,校医对暴力一事只字未提。只是晚些时候,他喊头晕恶心,我才带去医院检查,医生也没多说。」

是未识别出,还是没足够重视,无论如何,学校校医、医院急诊医生没指出 Taye 的异样是事实。

曾有国外研究表明,有 25% 自杀未遂患者被送到急诊科,出院之后再次自杀,这中间又有 5%~10% 的患者自杀成功。

其实,有相当数量的自杀身亡者在死前一年都到过急诊室,希望得到帮助。而对于在校的青少年而言,这扇求助的窗口则是学校医务室。

但是忙碌嘈杂的急诊室以及缺乏专业判断的学校医务室却常常会忽视掉这些求助。

现实的窘迫催生了 SAM 这样的人工智能预防自杀软件。

它是美国辛辛那提儿童医院 John Pestian 教授团队开发的一款应用程序。丁香园*到这款软件的创始人 John Pestian。


SAM 的操作界面

来源:John Pestian

John Pestian 教授向我们介绍了他的软件:

当学生向校医寻求心理帮助时,医生只需打开手机上的 SAM 应用程序,它就会自动收录识别谈话内容。

通过人工智能的机器学习算法,SAM 判定自杀倾向的特征准确性高达 70%。

靠「听」就能救命

尽管早有学者研究自杀者的特点,但多以单一维度为主。

例如曾有学者通过分析历史上自杀身亡的诗人作品,发现这类诗人更喜欢用第一人称,更爱自我引用,不提及朋友和家人,而且很少用积极向的词汇(希望、快乐等)。

而在 Pestian 教授在设计 SAM 的时候,是基于医患双方的特征,分三类信息进行收集分析的运算原理。这个软件的应用原理,在 2014 年他就已经发表过了。


介绍 SAM 应用原理的论文

实验挑选 2011 年因自杀或自伤前往急诊就诊的儿童录音,同一个社工向孩子问同样的问题,30 位男生,30 位女生,他们都是自杀未遂、多次尝试自杀或无自杀行为但有自杀意念的孩子。

另一方面,他们也选取了一些已经证实是自杀身亡的孩子的过往就诊录音作为比对。

研究者将社工与孩子们的对话分声学、言语、对话动态三个维度进行转录。

随后将数据「喂」给电脑,它便通过不同分类器筛选确定自杀倾向特质模型,同时再测试模型的准确性。


数据录入使用三类软件转化,利用人工智能的自然语言处理和机器学习能力,对数据进行解读,建模并测试。

声音:COVAREP 声道软件

言语:Llwc 声音转化为文本软件

对话:Matlab 软件

经过分类器的「咀嚼」,研究数据揭示了各种特征,例如有自杀倾向的孩子(43%)比没有自杀倾向的孩子(32%)在整个对话中更爱说,前者比后者使用负面词汇更多,但医生面对这两类孩子的态度正好相反。


分类器示意图

为了缩小偏差,研究人员还交叉使用了多个分类器验证模型,最后结论是,这一套特征模型的识别准确率高达 70% 多。

「但是 SAM 只是辅助医生诊断筛查的工具,对有高自杀风险的人提出预警并建议专业干预,它无法完全替代医生。」

你曾是孩子,或将有孩子

在赶去精神病院的出租车上,我随口好奇问了司机师傅是否有听过或经历过青少年自杀的事情?他乐呵呵地说,自己小时候就差点上吊自杀了,那时才上初中。

原来他是父母双亡,在舅舅家长大,从小性格敏感,一次与舅舅家的孩子吵架了,冲动之下想上吊,但一直没找到绳子,气也消了,遂作罢。

「想想自己小时候真傻,谢天谢地那时没找到绳子,不然就没现在的我了。」

他现在乐呵乐呵,还说舅舅家孩子生了宝宝,要买礼物回去呢。

「你会希望当时有个大人来劝劝你么?」

「希望!那时自己不懂事,希望有人关心我。」

青少年是区分儿童与成年的过渡阶段我们研究发现,少年的大脑在发育,从而导致他 / 她情感、身体、精神各方面的变化,所以需要额外的关注和保护。

我们都曾是孩子,也都会有(亲戚、朋友的)孩子,保护好他们是责任也是义务。不要惧怕和孩子谈论死亡,不用担心你的问题是诱导自杀,相反,这是帮助你尽早发现端倪,从而尽早找精神科医生求助的途径。

为此,我们结合了美国精神协会在青少年自杀干预的建议,若孩子出现以下情况,周围的成年人应该警觉并采取行动:

谈论死亡:想死、绝望、跳楼、各种自伤行为

情绪失落:经历死亡,离婚,分居(与亲人分开),分手、对以前的爱好没了兴趣、与朋友玩耍不再感兴趣

性格突变:悲伤、易怒、焦虑、疲倦、犹豫不决、冷漠

行为改变:做事情精力无法集中

睡眠行为改变:失眠、早醒、睡的过多、噩梦

饮食习惯改变:出现暴食、厌食,体重大幅下降

害怕失控:伤害他人或自己、行为反常

自卑:自我贬低、愧疚、过分自责、自我厌恶,认为别人没了我更好

未来无望:认为一切不会变好或者任何事情都不会改变

经常抱怨身体不舒服,时常感到身体某些部位不舒服

觉得自己是烂人,毫无价值

言语暗示:我马上就不会麻烦你了!没用的,改变不了!你不会再见到我

开始收拾东西:收拾房间、把心爱的东西送人或者扔掉

一段时间情绪低落后突然兴奋

南非总统曼德拉曾说过:「揭示一个社会的灵魂,最敏锐的途径莫过于看这个社会对待孩子的方式。」愿不要等到自责的那一刻:「不是一切都好好的?」

来源:丁香园

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