未来的自杀预防工作可以通过人工智能技术来改善

未来的自杀预防工作可以通过人工智能技术来改善库苏玛女士和来自黑狗研究所和健康大数据研究中心的一组科学家最近进行的研究调查了支持机器学习模型预测潜在自杀行为和想法能力的证据。他们评估了54种机器学习算法的功效，这些算法是由研究人员先前创建的，用于预测自杀相关的想法、企图和死亡结果。发表在《精神病学研究杂志》上的这项荟萃分析发现，机器学习模型在预测自杀相关结果方面的表现优于传统的风险预测模型，而传统的风险预测模型的表现一直很差。"总的来说，研究结果显示，有一个初步但令人信服的证据基础，即机器学习可以用来预测未来与自杀有关的结果，而且性能非常好。"传统的自杀风险评估模型为了预防和管理自杀行为，识别那些有自杀风险的人是至关重要的。然而，预测风险是具有挑战性的。在急诊科（EDs），医生经常采用风险评估工具，如问卷调查和评级表，来确定有自杀高风险的病人。然而，有证据表明，它们在实践中对准确判断自杀风险是无效的。"虽然有一些共同的因素被证明与自杀企图有关，但一个人的风险在另一个人身上可能看起来非常不同。但自杀是复杂的，有许多动态因素，因此很难用这种评估过程来评估风险状况。"对昆士兰州死于自杀的人进行的尸检分析发现，在接受正式自杀风险评估的人中，75%被列为低风险，没有人被列为高风险。以前的研究检查了过去50年的定量自杀风险预测模型，也发现它们在预测未来的自杀风险方面只比平均水平稍好。"在世界许多地方，包括澳大利亚，自杀是造成生命损失年数的主要原因。但是自杀风险评估的方式最近并没有发展起来，我们也没有看到自杀死亡人数的大幅下降。在某些年份，我们看到了增长。"尽管缺乏支持传统自杀风险评估的证据，但在医疗保健机构中，进行自杀风险评估仍然是一种标准做法，以确定病人的护理和支持水平。那些被确认为具有高风险的人通常会接受最高级别的护理，而那些被确认为低风险的人则会出院。"使用这种方法，不幸的是，高水平的干预措施并没有被给予真正需要帮助的人。因此，我们必须着眼于改革这一过程，探索我们可以改善自杀预防的方法，"库苏玛说。机器学习自杀筛查库苏玛女士说，在自杀学方面需要更多的创新，并对标准的自杀风险预测模型进行重新评估。改善风险预测的努力导致她的研究使用人工智能（AI）来开发自杀风险算法。有了人工智能，可以比临床医生接受更多的数据，就能更好地识别哪些模式与自杀风险有关。在荟萃分析研究中，机器学习模型的表现超过了传统的临床、理论和统计自杀风险预测模型之前所设定的基准。他们正确预测了66%会出现自杀结果的人，正确预测了87%不会出现自杀结果的人。相对于传统的预测模型，机器学习模型可以很好地预测自杀死亡，可以成为传统风险评估的高效和有效的替代方案，传统统计模型的严格假设并不束缚机器学习模型。相反，它们可以灵活地应用于大型数据集，为许多风险因素和自杀结果之间的复杂关系建模。它们还可以纳入响应的数据源，包括社交媒体，以确定自杀风险的峰值，并标记出最需要干预的时间。随着时间的推移，机器学习模型可以被配置为接受更复杂和更大的数据，以更好地识别与自杀风险相关的模式。使用机器学习算法来预测与自杀有关的结果仍然是一个新兴的研究领域，所确定的研究中有80%是在过去五年中发表的，未来的研究也将有助于解决迄今为止在算法模型中发现的聚集偏差风险。库苏玛表示："有必要进行更多的研究来改进和验证这些算法，这将有助于推进机器学习在自杀学中的应用。虽然我们离在临床环境中的实施还有一段距离，但研究表明这是未来提高自杀风险筛查准确性的一个有希望的途径。"了解更多：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022395622005416?via%3Dihub...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1331647.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1331647.htm

青少年自杀行为在增加 还是我们只是注意到更多？

青少年自杀行为在增加还是我们只是注意到更多？研究强调，虽然与自杀有关的医院就诊人数总体上有所增加，但实际的自我伤害或自杀未遂却没有什么变化。相反，自杀意念诊断却大幅增加，这与2011年更新的筛查建议和2016年新的编码规定相吻合。COVID-19大流行前十年的报告显示，儿童自杀行为有所增加，表明这一群体中存在潜在的心理健康危机。然而，对新泽西州数据的一项新分析表明，这一激增的部分原因可能是卫生专业人员筛查和报告青少年自杀意念的方式发生了变化。这项新研究的共同作者、北卡罗来纳州立大学普尔管理学院经济学助理教授AdrianaCorredor-Waldron说："我们进行这项研究的一个目的是为了更好地了解年轻人自杀行为增加的原因。Corredor-Waldron说："我们认为，儿童中存在着心理健康危机，与自杀相关的行为发生率很高。然而，在我们重点研究的新泽西州，因自我伤害和自杀未遂而到医院就诊的比例在我们研究的12年中变化很小。相反，被诊断出有自杀倾向（有自杀想法）的儿童和青少年却大幅增加。自杀意念诊断的增加与医疗服务提供者筛查和报告这些行为的方式发生了变化有关。Corredor-Waldron说："因此，这项研究确实强调了深入研究报告健康趋势的驱动因素是多么重要。自杀行为增加的这一急剧趋势实际上可能反映出，我们在识别需要治疗的年轻人方面做得更好了。这将是一个好消息。"在这项研究中，研究人员调查了从2008年到2019年新泽西州所有10-18岁儿童的医院就诊数据。在研究所有与自杀相关的就诊情况时，发现在这12年中，自杀率总体呈上升趋势。然而，研究人员发现，这一趋势几乎完全是由自杀意念诊断的增加所驱动的。而这些诊断增加的时间与两个因素有关：筛查建议的修订和自杀意念"编码"的变化。筛查建议是指美国卫生与公众服务部于2011年发布的指南，该指南鼓励医疗服务提供者每年对12岁及以上的女孩和妇女进行抑郁症筛查。编码是指医疗服务提供者用于记录患者诊断的标准化系统。这些编码数据可用于识别健康趋势。2016年末，新的编码规定开始生效，要求医疗服务提供者在患者出现自杀意念症状时输入自杀意念代码，即使患者的主要诊断是情绪障碍。Corredor-Waldron说："例如，在2016年之前，如果患者有自杀倾向并被诊断为抑郁症，医疗服务提供者可能只会输入抑郁症的医疗代码。2016年之后，医疗服务提供者会同时输入抑郁症和自杀意念的代码"。研究人员发现，在新的筛查建议于2011年生效后，自杀意念的报告显著增加。但在2016年新的编码规定实施后，自杀意念的报告数量有了更大幅度的增加。科雷多尔-瓦尔德隆说："需要注意的是，这些数据来自一个州，而每个州的情况都不一样。另外，我们还没有COVID-19大流行时期的这种级别的数据，如果能看到过去几年情况可能发生的变化就更好了。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391433.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391433.htm

研究人员揭示自杀念头涌现的高峰期

研究人员揭示自杀念头涌现的高峰期研究结果发表在《自然-转化精神病学》（NatureTranslationalPsychiatry）杂志上。在长达六年的时间里，研究人员从英国、美国和加拿大的1万多人中收集了答案，这些人通过隐性健康项目数据库（PIH）完成了有关其情绪、想法以及自杀和自残念头的问卷调查和任务。研究人员布莱恩-奥谢（BrianO'Shea）和勒内-弗雷谢尔（RenéFreichel）的研究表明，自杀念头实际上在冬季（12月）最为强烈，他们还建立了一个概念模型，说明为什么自杀行为需要几个月才能达到"临界点"。他们还发现，凌晨4点至6点是人们最容易自杀的时间段。此外，他们还发现，在长达6年的研究期间，消极的自残认知普遍增加。诺丁汉大学的BrianO'Shea博士领导了这项研究并解释说："有资料表明，冬季是有心理健康问题的人可能会因情绪恶化和抑郁而挣扎的季节，事实上，季节性情感障碍是一个公认的与季节变化有关的问题，它影响着许多人的心理健康。因此，人们可能会感到惊讶的是，春天这个你会认为人们情绪高涨的季节，实际上却是一年中人们最有可能自杀的季节。造成这种情况的原因很复杂，但我们的研究表明，自杀念头和情绪在12月最严重，在6月最好。在这两个时间点之间，自杀行为的风险增加，我们认为出现这种情况的原因是，他们的情绪和精力的逐渐改善可能使他们能够计划和进行自杀企图。自我和他人情绪改善速度的相对比较是互补的可能性，需要进一步测试。"研究人员创建了在线任务来研究显性和隐性自残认知的时间动态，显性认知通过有关情绪、自杀和自残的直接问题（使用标准的1-5级量表）来研究。内隐认知则通过一项反应时间任务进行探究，在这项任务中，人们需要将与自我有关的词语与死亡和生命词语进行实时分类。样本中的受访者来自三组：（1）曾经自杀未遂者；（2）有自杀意念和/或非自杀性自伤行为；（3）以前没有自伤、自杀想法或行为）。研究人员发现，在这六年中，消极的自残认知普遍增加，情绪和死亡欲望具有季节性效应，特别是在那些曾经自杀未遂的人中。研究结果表明，显性和隐性自杀认知的高峰期在冬季，而自杀未遂和自杀死亡的高峰期在春季。12月达到高峰的显性自杀认知先于2月达到高峰的隐性自残联想。这两个高峰都先于春季/初夏的自杀行为高峰。在24小时内也观察到了类似的滞后效应，显性自杀认知和情绪在凌晨4-5点达到高峰，而隐性认知则滞后于这一高峰。O'Shea博士补充说："这项研究首次在如此大的范围内观察情绪和自残想法的时间趋势，并真正确定了干预最有益的时间"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1371361.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1371361.htm

研究发现青少年过度使用智能手机与心理健康风险有关

研究发现青少年过度使用智能手机与心理健康风险有关结果发现，智能手机使用时间与不良健康结果之间的曲线关系在每天使用四小时后明显。虽然每天使用智能手机2至4小时的青少年有过度依赖智能手机的迹象，但与不使用智能手机的青少年相比，他们并没有显示出更多的不良健康后果。研究人员在研究报告中写道："每天使用智能手机少于四小时与压力感、自杀理想化和倾向得分匹配后的药物使用显著相关。这项研究采用了倾向得分匹配法，以帮助考虑可能与结果、性别、年龄和社会经济因素等相关的其他因素。"与四小时或四小时以下组相比，四小时或四小时以上组的压力感知倾向高出16%，对睡眠不满意度高出17%，抑郁症状高出22%，自杀想法高出22%，自杀计划高出17%，自杀未遂高出20%，酗酒问题高出66%，吸烟高出90%。他们对智能手机过度依赖的几率要高出两倍多，患肥胖症的几率要高出9%。但是，与完全不使用智能手机的青少年相比，每天使用智能手机一到两小时的青少年受到不良健康影响的可能性实际上更小。调查发现，与2017年相比，2020年青少年普遍使用智能手机的比例有所上升，2020年有85.7%的青少年每天使用智能手机超过两小时，而2017年这一比例为64.3%。使用智能手机时间少于两小时的比例在2017年为35.7%，但在2020年骤降至14.4%。"我们的研究表明，青少年使用智能手机的时间与不良健康后果之间存在曲线关系。我们的研究结果有助于为青少年制定智能手机使用指南，"研究人员写道。这项研究发表在开放获取期刊《PLOSOne》上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1403211.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1403211.htm

人工智能现可识别5种心衰 用于指导风险预测和治疗

人工智能现可识别5种心衰用于指导风险预测和治疗"心力衰竭"是一个总括性术语，用于描述当心脏不能有效地泵送血液和氧气以满足身体的需要。它可以由影响病情治疗的几个潜在因素引起。心衰的风险因素包括冠状动脉疾病和心脏病发作、糖尿病、高血压、超重和肥胖以及心脏瓣膜的疾病。传统上，不同类型的心力衰竭是根据一个人的左心室射血分数（LVEF）来分类的，即心脏左心室每次收缩时推出的血液量。但2018年瑞典的一项机器学习研究发现，LVEF并不能预测心衰的存活率。现在，伦敦大学学院的研究人员利用四个机器学习模型开发了一个确定心衰亚型的框架，这可能会更好地指导治疗和确定未来风险。研究人员查看了英国30多万名被诊断为心力衰竭的患者的匿名电子健康记录数据，时间跨度达20年。这些数据取自两个代表英国人口的大型初级保健数据集。该研究的主要作者AmitavaBanerjee说："我们试图改善我们对心力衰竭的分类方法，目的是更好地了解疾病的可能进程，并将其传达给病人。目前，这种疾病如何发展对个别病人来说是难以预测的。有些人的病情会稳定很多年，而有些人则会迅速恶化。"为了避免使用一个机器学习模型可能产生的偏见，研究人员使用了四个模型将心力衰竭病例分成了几组。在使用部分数据进行训练后，这些模型根据可能的635个因素中的87个因素分辨出五个亚型，包括年龄、症状、是否存在其他疾病、病人服用的药物、血压等健康参数以及肾功能等测试结果。这些亚型使用一个单独的数据集进行了验证。这五种亚型是根据具体的特征进行分组的。早发"包括风险因素发生率低的年轻人。晚发'是指年龄较大、女性、处方药少且有心血管疾病的人。房颤相关-一种心脏不规则跳动的情况，或是患有心脏瓣膜疾病的人。"代谢性亚型"包括超重的人，他们的危险因素比率中等，但心血管疾病的比率较低。而"心脏代谢型"包括服用大量处方药的超重人群，他们的风险因素和心血管疾病的比率很高。研究人员发现，不同亚型之间在诊断后一年内的死亡风险是不同的。一年后，心房颤动相关亚组的人全因死亡风险最高（61%），其次是晚发（46%）、心脏代谢（37%）、早发（20%）和代谢（11%）。研究人员说，该研究的发现可用于改善心衰的治疗。Banerjee说："更好地区分心力衰竭的类型也可能导致更有针对性的治疗，并可能帮助我们以不同的方式思考潜在的治疗方法。"研究人员根据他们的机器学习方法开发了一个应用程序，医生可以用它来确定一个人属于哪个亚型。它可以用来指导病人教育和改善对未来风险的预测。"下一步是看这种心力衰竭的分类方法是否能给病人带来实际的变化--它是否能改善风险预测和临床医生提供的信息质量，以及它是否能改变病人的治疗，"Banerjee说。"我们还需要知道它是否会有成本效益。我们设计的应用程序需要在临床试验或进一步的研究中进行评估，但可以帮助常规护理。"该研究发表在《柳叶刀数字健康》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362207.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362207.htm

由于美国政府压力，Meta 将对青少年隐藏自杀和饮食失调的内容

由于美国政府压力，Meta将对青少年隐藏自杀和饮食失调的内容Meta公司今天宣布，将限制青少年浏览涉及自杀、自残和饮食失调等主题的内容。Meta称，这些内容可能不适合青少年的年龄，并表示即使是关注的人分享了这些内容，青少年也无法看到。如果青少年在Facebook和Instagram上搜索此类内容，他们会被引导至“专家帮助资源”，例如NAMI。此更改将在未来几个月内向18岁以下的用户推出。——