ИИ глубокого обучения может предсказывать суицидальный риск

Исследователи из медицинского университета Южной Каролины (University of South Carolina) и университета Южной Флориды (University of South Florida) сообщают в “JMIR Medical Informatics”, что разработали алгоритм искусственного интеллекта, который может автоматически идентифицировать пациентов с высоким риском преднамеренного самоповреждения. Алгоритм вычисляет риск на основе информации из электронной истории болезни пациента.

Команда использовала глубокое обучения нейронных сетей для анализа неструктурированных текстовых данных в электронной медицинской карте. До сих пор исследователи в первую очередь полагались на структурированные данные в электронной медицинской карте для идентификации и прогнозирования пациентов из группы риска. Структурированные данные относятся к табличной информации, которая вводилась в определенные поля электронной медицинской карты в рамках оказания медицинской помощи. Подобного рода табличные структурированные данные легко анализируются компьютерными программами.

Однако, от 80% до 90% соответствующей информации в электронной медицинской карте хранится в текстовом формате: клинические заметки, отчеты о ходе лечения, записи плана лечения и другие повествовательные тексты, которые представляют огромный неиспользованный ресурс для исследований. 

Перед тестированием алгоритма компьютер “просмотрел” старые (2017 - 2019 гг.) клинические записи пациентов, склонных к суицидам, выявил языковые шаблоны, которые связаны с преднамеренным самоповреждением. После обучения ИИ мог идентифицировать пациентов исключительно на основе анализа текста в клинических заметках с точностью 98,5%. Эксперты вручную проверили и подтвердили точность работы алгоритма.

Сейчас команда учёных сосредоточена на обучении ИИ прогнозированию членовредительства в будущем на клинических записях, которые ведутся на протяжении одного - шести месяцев.