Sporno slikanje možganov uporablja AI, da se zavzame za preprečevanje samomorov


Ko nekdo vzame svoje življenje, zapusti dediščino neodgovorjenih vprašanj. "Zakaj so to storili?" "Zakaj tega nisva videla?" "Zakaj jim nisem prej pomagal?" Če bi se samomor lahko diagnosticirali od zunaj, to ne bi bilo prekletstvo javnega zdravja je danes. Leta 2014 se je stopnja samomora zvišala na 30-letno visoko stopnjo v ZDA, zaradi česar je bil zdaj drugi vodilni vzrok smrti med mladimi odraslimi. Kaj pa, če bi lahko vstopili v nečloveško glavo in videli, kdaj se lahko temne misli spremenijo v akcijo?

To znanstveniki zdaj poskušajo narediti s pomočjo možganskih sken in umetne inteligence. V študiji objavljeni danes v Nature Human Behavior so raziskovalci Carnegie Mellon in Univerze v Pittsburghu analizirali, kako samomorilni posamezniki mislijo in se počutijo drugače o življenju in smrti, s pogledom na vzorce o tem, kako se njihovi možgani prižgejo v napravi fMRI. Nato so usposobili algoritem za strojno učenje, da bi izolirali te signale, na primer lomljenje čelnega lobanja, ko omenimo besedo "smrt". Računalniški klasifikator je bil sposoben izbrati samomorilske ideje z več kot 90-odstotno natančnostjo. Poleg tega je lahko razlikovala ljudi, ki so dejansko poskušali samopoškodovati od tistih, ki so le razmišljali o tem.

Stvar je, da takšne študije FMRI trpijo zaradi dobro znane pomanjkljivosti . Študija je imela majhno velikost vzorca – 34 preiskovancev – tako da bi se algoritem v tem nizu možganov lahko pojavil pri odkrivanju posameznih blobov, ni pa očitno, da bi to delovalo tudi v širši populaciji. Druga dilema, ki ovirajo raziskave fMRI: Samo zato, ker se dve stvari zgodita hkrati, ne dokazuje, da eden povzroči drugega. In potem je vse skrbi tautologije, da skrbi; znanstveniki se odločijo, da nekateri deli možganov naredijo določene stvari, potem ko opazujejo izbirne roke, ki jih je sprožil, razsvetlitev, potiskanje, potrditev.

V današnji raziskavi so raziskovalci začeli s 17 mlajšimi odraslimi med 18 in 30 let, ki so nedavno poročali o samomorilskih idejah svojim terapevtom. Potem so zaposlili 17 nevrotičnih kontrolnih udeležencev in jih dali v notranjost fMRI skenerja. Medtem ko je v cevi gledalo naključno serijo 30 besed. Deset je bilo na splošno pozitivno, 10 so bile na splošno negativne, 10 pa so bile posebej povezane s smrtjo in samomorom. Potem so raziskovalci vprašali predmete, naj razmišljajo o vsaki besedi tri sekunde, ko se je pojavil na zaslonu pred njimi. "Kaj pomeni" težave "za vas?" "Kaj je brezskrbno, kakšen je ključni koncept tam?" Za vsako besedo so raziskovalci zabeležili možganski tok subjektov, da bi ugotovili, kateri deli njihovih možganov se zdijo delo

fMRI skenira dve skupini ljudi, ki razmišljajo o besedo "smrt". Na levi strani so tisti, ki so že poskusili samomor. Na desni je nevrotična kontrolna skupina.

Carnegie Mellon University

Potem so vzeli te možgane in jih hranili klasifikator strojnega učenja. Za vsako besedo so povedali, da je algoritem, ki je pregledoval, pripadal samomorilnim ideatorjem in ki je pripadal kontrolni skupini, pri čemer je ena oseba naključno izven vadbenega sklopa. Ko je dober povedal, da sta dve narazen, sta mu dala levo zunaj. To so storili za vseh 30 besed, vsakič z izjemo enega preizkušanca. Na koncu je lahko klasifikator zanesljivo pogledal skeniranje in povedal, ali je ta oseba razmišljala o tem, da bi se umorila 91 odstotkov časa. Če si želite ogledati, kako dobro lahko razčisti ljudi, jih je nato obrnil na 21 dodatnih samomorilskih idej, ki so bili izključeni iz glavnih analiz, ker so bili njihovi pregledi možganov preveč neurejeni. Uporaba šestih najbolj diskriminativnih konceptov – smrti, krutosti, težav, brezskrbnega, dobrega in pohvalnega – je klasifikator opazil tiste, ki so razmišljali o samomoru 87 odstotkov časa.

"Dejstvo, da je še vedno izvedlo tudi s hrupnimi podatki nam pove, da je model širše generaliziran, «pravi Marcel Just, psiholog Carnegie Mellon in glavni avtor na papirju. Vendar pravi, da pristop potrebuje več testiranja, da ugotovi, ali bi lahko uspešno spremljal ali predvidel prihodnje poskuse samomora. Če primerjamo skupine posameznikov z ali brez samomorilnega tveganja, ni enako, kot da držite možgansko skeniranje in dodelite lastniku verjetnost, da bo z njim potekala.

Toda to je vse skupaj. Zdaj, edini način, da zdravniki vedo, ali pacient razmišlja o tem, da bi se sam poškodoval, je, če ga prijavijo terapevtu in mnogi ne. V študiji ljudi, ki so samomor naredili samomor ali v bolnišnici ali takoj po izpustu, je skoraj 80 odstotkov zanikalo razmišljanje o tem zadnjem strokovnjaku za duševno zdravje, ki so ga videli. Torej obstaja resnična potreba po boljšem napovednem orodju. In prava priložnost za AI, da izpolni to praznino. Ampak verjetno ne s podatki o fMRI.

To ni ravno praktično. Skeni lahko stanejo nekaj tisoč dolarjev, zavarovalnice pa jih pokrijejo le, če obstaja veljaven klinični razlog za to. To pomeni, če zdravnik meni, da je edini način za diagnozo, kaj je narobe z vami, da vas držimo v velikanskem magnetu. Medtem ko veliko nevroznanstvenih dokumentov uporablja fMRI, je v kliniki postopek slikanja rezerviran za zelo redke primere. Večina bolnišnic ni opremljena s stroji, iz tega razloga. Zato Just načrtuje ponovitev študije, vendar pri bolnikih, ki nosijo elektronske senzorje na glavi, medtem ko so v cevi. Elektroencefalogrami ali EEG so stotinke cene opreme fMRI. Ideja je povezati napovedne signale možganskih skenarjev na ustrezne odčitke EEG, tako da lahko zdravniki uporabljajo veliko cenejši test za ugotavljanje visoko tveganih bolnikov.

Drugi znanstveniki že pridobivajo bolj dostopne vrste podatkov najdejo signalne znake o bližnjem samomoru. Raziskovalci v državi Florida in Vanderbiltu so nedavno izobraževali algoritem za strojno učenje na 3.250 elektronskih zdravstvenih kartotekah za ljudi, ki so v zadnjih 20 letih poskusili samomor. Ljudje ne identificirajo po vzorcih svojih dejavnosti možganov, temveč stvari, kot so starost, spol, predpisi in zgodovina zdravljenja. Pravilno napoveduje prihodnje poskuse samomora o 85 odstotkov časa .

"Kot zdravnik, se mi nihče od teh stvari ne bi mogel odpreti meni, računalnik lahko ugotovi, katere kombinacije funkcij napovedujejo tveganje samomora, "pravi Colin Walsh, internistični in klinični informator na Vanderbiltu, ki se trudi spremeniti algoritem, s katerim se je razvil v orodje za spremljanje, ki ga lahko zdravniki in drugi zdravstveni delavci v Nashvilleu uporabljajo za vodenje zavojev na bolnikih. "Da bi se dejansko uporabili, se mora vrteti okoli podatkov, ki so že rutinsko zbrani. Ni novih testov. Št novih študij slikanja. Poglejmo zdravstvene zapise, ker je tam že veliko zdravniške oskrbe. "

In druge podatke o rudarjenju še nadomešča. Raziskovalci javnega zdravja poskušajo iskati dokazov o ups v samomorilskih idejah. Facebook skenira stenske objave uporabnikov in live video posnetke za kombinacije besed, ki kažejo na nevarnost samopoškodb. VA trenutno pilotira aplikacijo ki pasivno zbira vokalne znake, ki lahko signalizirajo depresijo in nihanje razpoloženja. Resnično išče podobne biomarkerje v pametnih ročnih in krvavih črtah . Cilj teh prizadevanj je doseči ljudi, kjer so – na internetu in socialnih medijih – namesto da bi čakali, da hodijo skozi bolnišnična vrata ali hmelje v cevi fMRI.