前段時間，Facebook推出的預防自殺功能引起了人們的討論。Facebook使用機器學習和文本挖掘技術，在自殺傾向出現的早期就發現并制止。但是，使用這些技術預防自殺的不只Facebook一家，尤其是一些退伍軍人機構(退伍軍人自殺率居高不下)也在做類似的嘗試。 多年來，Facebook一直投資于人工智能領域，如機器學習和深度神經網絡，以建立自己的核心業務““銷售比世界上其他公司更好的服務。但本月初，該公司開始將其中一些AI工具轉向更加崇高的目標：阻止人們自殺。無可否認，這并非完全無私心的，因為讓人們在Facebook Live直播自殺對品牌自身并沒有好處。 但是，不僅僅是像Facebook、Instagram和中國即將上線的視頻平臺Live.me這樣的技術巨頭正在投入研發來阻止自殺。醫院和美國退伍軍人事務部(VA)的醫生也正在試點新的AI驅動的自殺預防平臺，捕獲比以往更多的數據，目標是建立預防模型以更早地定制干預。因為預防是最好的藥，特別是在心理健康方面。 如果你最近聽到更多關于自殺的消息，那不僅僅是因為社交媒體的宣傳，而是實際的情況就是這樣。自殺率在2014年飆升到30年來的最高點，這是疾病控制和預防中心有數據的最后一年。預防措施歷來主要集中在減少人們接觸諸如槍支和藥物的機會，或者教育醫生更好地識別風險這些方面。問題是，50多年來，醫生一直將自殺風險與抑郁癥和藥物濫用相關聯。然而研究表明，減少人們接觸藥物的機會并沒有對預防自殺起到明顯的作用。 但是，人工智能提供了更準確辨認有自殺傾向的人的可能性，創造了人們很久以前就想進行干預的機會。本月晚些時候發布的一項研究顯示，使用機器學習預測有人是否企圖自殺的準確率為80%~90%，遠遠超過過去兩年。佛羅里達州立大學的研究人員使用田納西州200萬病人的匿名電子健康記錄來訓練算法程序。從每年的止痛藥處方到急診室訪問次數等因素的綜合可以很好地預測一個人的生活。 他們的技術類似于Facebook使用的文本挖掘。社交網絡已經有一個系統，用戶可以舉報有自我傷害傾向的用戶帖子。Facebook使用這些舉報信息訓練了一種算法來識別類似的帖子，他們現在正在美國進行測試。一旦算法標記了一個帖子，Facebook將會有選擇性地舉報有更加明顯的“自殺或自殘“傾向的帖子。Mark Zuckerberg在個人帖子中描述了公司如何將試點與其他自殺預防措施相結合，例如在直播視頻流中與某人接觸的能力。 下一步將是使用AI同時分析視頻、音頻和文本評論，但這是一個非常棘手的浩大工程。研究人員能夠很好地處理人們在談論自己的痛苦和情緒狀態時使用的一類詞語。但在直播中，唯一的文字來自評論者。在視頻本身方面，軟件工程師已經解決了如何自動判斷某人是否暴露在屏幕上這一問題，因此他們正在使用類似的技術來檢測槍或刀的存在。而藥物則更難被檢測到。 早期預防 在理想情況下，通過收集完全不同的數據，您可以更早地對自殺行為進行干預，這是一家公司想要做的。Cogito是Darpa(美國國防高級研究計劃局)資助的MIT(麻省理工學院)衍生的公司。目前正在測試一個應用程序，只需通過聆聽您的聲音即可創建您心理健康的圖片。這個被稱為Companion的應用程序，(選擇加入)被動地收集用戶在一天中所說的所有內容，識別暗含抑郁和其他情緒變化的聲音信號。與他們言語的內容相反，Companion分析了說話的語調、能量、流動性和談話的參與度。它還使用你手機的加速度計來計算你的活躍度，這是判斷抑郁癥的強有力指標。 目前，VA正在與數百名退伍軍人試運營這個平臺““這是一個特別高風險的團體。直到今年年底，他們才能獲得成果。但是到目前為止，該應用程序已經能夠識別出大的生活變化 ““如無家可歸 ，大大增加了自我傷害的風險。對家庭醫生來說，那些轉變看起來可能并不明顯，除非他們自我舉報。 David K. Ahern在馬薩諸塞州波士頓的布列根和婦女醫院正在進行另外一個試驗。在那里，他們正在使用Companion來監測已知行為障礙的患者。到目前為止，應用程序很少發出安全警報，這將使得醫生和社會工作者來對他或她進行檢查。但是真正的好處就是可以獲得患者的情緒和行為轉變的信息流。 與門診不同，這種監視不僅僅提供某人精神狀態的快照。BWH行為信息學和電子健康項目的負責人Ahern說：“這些豐富的數據在理解精神健康問題的本質方面是非常有力的。我們相信這些模式是非常有價值的。“除了 Companion之外，Ahern還在評估許多其他類型的數據流，例如可穿戴式的生理指標，以及呼叫和短信的時間和容量 -“構建預測模型和提供量身定制的干預措施。 想想吧，你手機中的所有傳感器、相機、麥克風和信息的數據都能夠提供很多關于你的信息，可能比你更能了解你自己。對你來說，也許這只是幾次沒去健身房，幾次沒有回媽媽的電話，幾次躺在床上而已。但是，對于機器而言，花費越多的時間在你的數據上，它就會變得越智能。這可能是危險信號。

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