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原创FRENCH神经现实来自专辑深度

Deep-diving

自杀干预的新手段

年，辛辛那提市校园内青少年的自杀率激增，儿童福利院的行为健康主管黛比·金瑞奇（DebbieGingrich）眼见事态恶化，但原因不明。自杀是美国青年的第二大死因，过去15年辛辛那提市的自杀率基本保持稳定，如今却出现剧增，令人担忧。到了年1月，增长的趋势仍在继续。

据报道，一名8岁男童在被校园霸凌后自杀，不久之后，另有6名学生也选择结束了他们的生命。家长和学校都心急如焚，当地医疗部门迫切需要一种手段，以找出自杀风险最高的孩子。金瑞奇说：“检查是否骨折，拍个X光就能知道，但在心理健康领域却缺乏有效的工具，每个人都想知道，为了挽救生命，我们能做些什么？”

作为解决方案之一，辛辛那提市各级学校决定尝试一项实验性的人工智能技术。据称，该技术能检测人类语言中是否隐藏有自杀倾向。该机器学习算法的开发者约翰·佩斯蒂安（JohnPestian）医院医学中心（CincinnatiChildren’sHospitalMedicalCenter）的生物医学信息学与精神病学教授。该算法将细致筛查患者录音并分析信号组合，其中有些是人类无法察觉的，如：音调的细微变化，或词语和音节之间的纳秒级延迟。

该算法的训练集来自于自杀遗言以及近期曾自杀未遂的患者录音。在年的一次研究中，佩斯蒂安的团队用位患者的录音来测试。第一组患者在过去24小时中曾尝试自杀；第二组患者根据精神鉴定被确诊患有精神疾病，但从未试图自杀；第三组录音的患者均不具有以上两种特征。单是通过扫描录音的内容，佩斯蒂安的算法就能够以85%的准确率将患者正确分类。

年春季，佩斯蒂安的算法在几所辛辛那提学校首次测试。在第一阶段，辅导员使用常规手段对学生进行心理健康评估，并同时使用定制的手机APP录音。研究人员想知道声音分析的结果是否与精神病学调查和专家意见一致。

结果算法表现良好，于秋季在20所学校中推行，并记录了上千名学生的访谈。研究人员希望这项技术能够发挥引导作用，让有需要的学生去做进一步的精神病学评估，以阻止悲剧发生。只要能挽救生命，这项技术就是有价值的。

在计算精神病学（