人工智能计算自杀企图的风险

一种预测自杀企图的机器学习算法最近在其开发机构范德比尔特大学医学中心(Vanderbilt University Medical Center)进行了前瞻性试验。

在截止到2020年4月的连续11个月里，当成年患者在VUMC被观察时，预测默默地在背景中运行。该算法被称为范德比尔特自杀企图和意念可能性(VSAIL)模型，它使用来自电子健康记录(EHRs)的常规信息来计算30天内自杀企图和自杀意念的复诊风险。

在美国，自杀人数在整整一代人的时间里一直呈上升趋势，据估计每年10万美国人中有14人死于自杀，这使其成为美国第十大死因。在全国范围内，大约8.5%的自杀企图以死亡告终。

医学博士、医学硕士Colin Walsh和他的同事们从其潜在的临床应用的角度来评估预测算法的性能。他们报告了这项研究《美国医学会杂志》网络开放。

根据每个算法的风险评分将成年患者分成八组，研究中记录在案的自杀企图中，仅顶层就占了三分之一以上，大约占了所有自杀意念案例的一半。根据电子病历记录，在这一高危人群中，每23人中就有1人报告有自杀想法，每271人中就有1人试图自杀。

“今天，在整个医疗中心，我们不能在每一个遇到自杀风险的病人都进行筛查——我们也不应该这样做，”生物医学信息学、医学和精神病学助理教授沃尔什说。“但我们知道，有些人从未接受过筛查，尽管这些因素可能会让他们面临更高的风险。这个风险模型是筛查的第一步，它可能会提示哪些患者在自杀倾向不常被讨论的环境中进一步筛查。”

在11个月的测试中，约78,000名成年患者在VUMC的医院、急诊室和外科诊所就诊。随后在EHR中记录到，在这个组中有395人报告有自杀想法，85人经历了至少一次自杀企图，其中23人幸存了多次自杀企图。

“在这里，每有271人被确定为高危人群，就有1人返回治疗自杀尝试,”沃尔什说。“这个数字与筛查异常胆固醇和某些癌症等问题所需的数字相当。我们可能会问成百上千的人关于自杀的想法，但我们不能问每年来我们医疗中心的数百万人——并不是所有的病人都需要问。我们的研究结果表明，人工智能可能有助于将有限的临床资源引向最需要它们的地方。”

沃尔什最初和现在在佛罗里达州立大学的同事们一起创造了这个算法，他之前用来自VUMC的回顾性电子病历数据验证了它。

这项新研究的高级作者、生物医学信息学教授威廉·斯特德(William Stead)医学博士说:“沃尔什博士和他的团队展示了如何在可操作的电子健康记录中进行压力测试和调整人工智能预测模型，为在真实世界测试决策支持干预铺平了道路。”

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