人工智能系统计算自杀式风险 - 这是它的表现

一种机器学习算法预测自杀企图最近在制定的机构进行了预期审判，Vanderbilt University Medical Center。

在2020年4月的连续11个月连续11个月，随着成年患者在VUMC看到的情况下，预测在背景中默默地努力。该算法被称为范德比尔特自杀 - 尝试和想象性似然（VSAIL）模型，使用电子健康记录（EHRS）的例程信息来计算自杀企图的返回访问的30天风险，并且通过延伸，自杀意图。

自杀是美国的崛起，据估计，每年估计每年索赔14人中有14人的生命，使其成为国家的第十个主要死因。全国性地区，约有8.5％的自杀试图结束死亡。

Colin Walsh，MD，MA和同事评估了预测算法的性能，以其对其潜在的临床实现。他们报告了Jama Network Open的研究。

科林沃尔什，MD，MA，生物医学信息学，医学和精神病学教授，Vanderbilt大学医疗中心。

根据其算法的风险评分将成年患者分成八组，单独的顶层占研究中的所有自杀企图的三分之一以上，大约一半的自杀式念头。如EHR中的文件，在这一高风险群体中的23个辛辛中继续报告了自杀思想，271年继续尝试自杀。

“今天在医疗中心，我们无法筛选每个患者在每一个遭遇的情况下都有自杀风险 - ”沃尔什“生物医学信息学，医学和精神病学教授沃尔什说。“但是，尽管有可能使它们处于较高风险的因素，我们从未筛选过一些辛勤化。这种风险模型是该筛查的第一次传递，并且可能表明患者在不经常讨论自由性的环境中进一步筛选。“

在11个月的测试中，在医院，急诊室和VUMC的外科诊所看到了大约78,000名成年患者。由于随后在EHR中记录，本集团的395次辛辛均报告，许可思想和85次通过至少一次自杀企图居住，23次幸存反复尝试。

“在这里，对于在最高预测的风险组中确定的每271人，一个人返回用于自杀企图的治疗，”沃尔什说。“此号码是在筛选异常胆固醇和某些癌症等问题所需的数字。我们可能会对自杀思想进行有条不紊地提出数百甚至数千次辛勤化，但我们不能要求每年访问我们的医疗中心的数百万 - 而不是所有患者都需要被问到。我们的结果表明人工智能可能有助于将有限的临床资源指导到最需要的地方一步。“

最初创建了与现在佛罗里达州立大学的同事算法的沃尔什先前使用VUMC的回顾性EHR数据进行了验证。

“博士沃尔什和他的团队已经表现出了如何在运营电子健康记录中进行测试和调整人工智能预测模型，为决策支持干预措施铺平了现实世界检测，“威廉斯特·米德，教授生物医学信息学。

参考：“基于电子健康纪录，实时自杀风险模型的前瞻性验证”由Colin G. Walsh，MD，MA; Kevin B. Johnson，MD，MS;迈克尔波波普尔;莎拉斯佩里，博士;乔伊斯哈里斯; Nathaniel Clark，MD;艾略尔菲尔斯坦，博士; Laurie Novak，博士，MHSA; Kideyn Robinson和William W. Stead，MD，MD，2021年3月12日，Jama Network Open.doi：
10.1001 / jamanetworkopen.2021.1428

其他人在这项研究中包括Kevin Johnson，MD，MS，Michael Ripperger，Sarah Sperry，Phd，Joyce Harris，Nathaniel Clark，MD，Elliot Fielstein，Phd，Laurie Novak，Phd，MHSA和Kideyn Robinson。该研究得到了国家卫生研究院（MH121455，MH116269）和Evelyn Selby Stead资助的支持。