Yapay Zeka İntihara Meyilli İnsanları Belirlemek ve Engellemek İçin Kullanılacak
Herhangi bir can kaybı yıkıcıdır, ancak intihar nedeniyle can kaybı son derece üzücüdür. İntihar, 15 ila 44 yaşları arasındaki Avustralyalılar için birincil ölüm nedenidir ve günde yaklaşık dokuz kişi canına kıymaktadır. Bazı tahminlere göre intihar girişimleri, ölümlerden 30 kat daha sık gerçekleşmektedir.
Ergenlerde intiharı önlemeyi araştıran psikiyatrist Karen Kusuma “İntihar, gerçekleştiğinde büyük etkilere sebep olur. Birçok insanı etkiliyor ve bunun aile, arkadaşlar ve topluluklar için geniş kapsamlı sonuçları vardır” diyor.
Kusuma ve bir grup bilim insanı tarafından yürütülen son araştırma, makine öğrenimi modellerinin potansiyel intihar davranışlarını ve düşüncelerini tahmin etme yeteneğini destekleyen kanıtları araştırdı. Daha önce araştırmacılar tarafından intiharla ilgili düşünce, girişim ve ölüm sonuçlarını tahmin etmek için oluşturulmuş 54 makine öğrenme algoritmasının etkinliğini değerlendirdiler.
Journal of Psychiatric Research’te yayınlanan meta-analiz, makine öğrenimi modellerinin, geleneksel olarak düşük performans gösteren intiharla ilgili sonuçları tahmin etmede geleneksel risk tahmin modellerinden daha iyi performans gösterdiğini buldu.
Kusuma, “Genel olarak bulgular, makine öğreniminin gelecekteki intiharla ilgili sonuçları çok iyi bir performansla tahmin etmek için kullanılabileceğine dair ön, ama ikna edici bir kanıt temeli olduğunu gösteriyor” diyor.
Doktorlar, intihar riski yüksek olan hastaları saptamak için genellikle anketler ve derecelendirme ölçekleri gibi risk değerlendirme araçları kullanır. Ancak kanıtlar, pratikte intihar riskini doğru bir şekilde belirlemede etkisiz olduklarını göstermektedir.
Queensland’de intihar sonucu ölen kişilerin otopsi analizi, hayattayken resmi bir intihar riski değerlendirmesi yapılanların yüzde 75’inin düşük riskli olarak sınıflandırıldığını ve hiçbirinin yüksek riskli olarak sınıflandırılmadığını buldu.
Kusuma “İntihar, Avustralya da dahil olmak üzere dünyanın birçok yerinde kaybedilen hayatların önde gelen nedenidir. Ancak intihar riski değerlendirmesinin yapılma şekli son zamanlarda gelişmedi ve intihar ölümlerinde önemli düşüşler görmedik. Bazı yıllarda artışlar gördük” diyor.
Geleneksel intihar risk değerlendirmeleriyle yüksek riskli olarak tanımlananlar tipik olarak en yüksek düzeyde bakım alırlar, düşük riskli olarak tanımlananlar ise taburcu edilir. Bu yaklaşımı kullanarak, ne yazık ki, gerçekten yardıma ihtiyacı olan insanlara üst düzey müdahaleler yapılmıyor. Bu yüzden süreci reforma tabi tutmalı ve intiharı önlemeyi iyileştirmenin yollarını aramalıyız diye ekliyor.
Kusuma, intiharolojide daha fazla yeniliğe ve standart intihar riski tahmin modellerinin yeniden değerlendirilmesine ihtiyaç olduğunu söylüyor. Risk tahminini iyileştirme çabaları, intihar riski algoritmaları geliştirmek için yapay zekayı (AI) kullanarak araştırmasına yol açtı.
“Bir klinisyenden çok daha fazla veri alabilen yapay zekaya sahip olmak, hangi kalıpların intihar riskiyle ilişkili olduğunu daha iyi anlayabilir” diyor.
Meta-analiz çalışmasında, makine öğrenimi modelleri, geleneksel intihar riski tahmin modelleri tarafından belirlenen ölçütlerden daha iyi performans gösterdi. İntihar sonucu yaşayacak kişilerin yüzde 66’sını doğru tahmin ettiler ve intihar sonucu yaşamayan kişilerin yüzde 87’sini doğru tahmin ettiler.
Kusuma, “Makine öğrenimi modelleri, geleneksel tahmin modellerine göre intihar ölümlerini iyi tahmin edebilir ve geleneksel risk değerlendirmelerine verimli ve etkili bir alternatif olabilir” diyor.
“Bu algoritmaları geliştirmek ve doğrulamak için daha fazla araştırma gerekiyor, bu da daha sonra intiharolojide makine öğrenimi uygulamasının ilerlemesine yardımcı olacak. Klinik bir ortamda uygulamadan bir yol olsak da, araştırmalar bunun gelecekte intihar riski tarama doğruluğunu iyileştirmek için umut verici bir yol olduğunu gösteriyor.”
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL