- Poruka
- 2.013
Samoubistvo je jedan od najtežih i najsloženijih problema u javnom zdravstvu. Ključna poteškoća u njegovoj prevenciji je prepoznavanje trenutka kada neko prolazi kroz krizu.
Misli i ponašanje povezano sa samoubistvom mogu se pojaviti i nestati brzo, često neprimetno tokom medicinskih ili terapijskih pregleda, što otežava njihovo otkrivanje standardnim metodama.
Istraživanja su pokazala da ekološka trenutna procena (EMA) može biti siguran način za praćenje rizika od samoubistva, obuhvatajući širok spektar iskustava – od samoubilačkih misli do pokušaja i izvršenog samoubistva.
Studije među odraslima pokazuju da ovakvo praćenje ne povećava rizik, već omogućava detaljniji i personalizovaniji uvid u trenutne emocije i stanje osobe.
Danas koristimo digitalne uređaje za praćenje fizičkog zdravlja, poput brojanja koraka ili praćenja sna. Naučnici sve više istražuju slične metode za razumevanje mentalnog zdravlja.
EMA prikuplja informacije u realnom vremenu o raspoloženju, mislima, ponašanju i okruženju osobe putem pametnog telefona ili nosivog uređaja – aktivno, unosom podataka, ili pasivno, preko senzora.
Jedna uzbudljiva primena je kreiranje adaptivnih intervencija – personalizovanih odgovora u realnom vremenu, direktno dostavljenih na telefon ili uređaj osobe. Na primer, ako podaci ukazuju na znakove uznemirenosti, uređaj može diskretno podstaći osobu da primeni korak iz njenog ličnog plana sigurnosti, koji je ranije osmislila sa stručnjakom za mentalno zdravlje.
Sigurnosni planovi su dokazano korisni alati u prevenciji samoubistva, ali su najefikasniji kada ih osoba može lako pristupiti i koristiti u ključnim trenucima. Ove digitalne intervencije omogućavaju podršku u pravom trenutku, u prirodnom okruženju osobe.
Međutim, ostaju važna pitanja: koji faktori u podacima treba da pokrenu upozorenje? Kada je najbolje ponuditi pomoć? U kom obliku bi ta pomoć trebalo da bude?
Ovo su upravo pitanja na koja veštačka inteligencija (AI) – posebno “mašinsko” učenje – pomaže da se odgovori.
AI “mašinsko“učenje se već koristi za kreiranje modela koji mogu predvideti rizik od samoubistva prepoznajući suptilne promene u osećanjima, mislima ili ponašanju osobe. Takođe se primenjuje za predviđanje stopa samoubistava u širim populacijama.
Ovi modeli su pokazali dobre rezultate na podacima na kojima su trenirani, ali postoje zabrinutosti. Privatnost je jedna od njih, naročito kada su u pitanju društvene mreže ili lični podaci.
Takođe, postoji nedostatak raznolikosti u podacima koji se koriste za obuku ovih modela, što znači da možda neće jednako dobro funkcionisati za sve. Osim toga, izazovno je primeniti modele razvijene u jednom okruženju na drugo.
Ipak, istraživanja pokazuju da modeli mašinskog učenja mogu preciznije predvideti rizik od samoubistva nego tradicionalni alati koje koriste kliničari. Zbog toga smernice za mentalno zdravlje sada preporučuju da se odustane od jednostavnih ocena rizika pri odlučivanju o pružanju nege.
Umesto toga, sugeriše se fleksibilniji, personalizovaniji pristup – zasnovan na otvorenim razgovorima i planiranju zajedno sa osobom koja je u riziku.
Većina istraživanja obuhvatala je osobe koje su primale negu u bolnicama ili klinikama za mentalno zdravlje. U tim okruženjima, ekološka trenutna procena (EMA) pokazala se korisnom u predviđanju samoubilačkih misli nakon otpusta iz bolnice.
Iako su mnoge studije koje smo analizirali izveštavale o tačnosti svojih modela, manje njih se bavilo učestalošću grešaka – poput lažno pozitivnih slučajeva, gde se rizik predvidi iako osoba nije ugrožena, ili lažno negativnih, kada se pravi rizik ne prepozna. Da bismo poboljšali ove aspekte, razvili smo vodič za izveštavanje kako bi buduća istraživanja bila jasnija i sveobuhvatnija.
Jedna od obećavajućih oblasti je korišćenje veštačke inteligencije (AI) kao podrške stručnjacima za mentalno zdravlje. Analizom velikih skupova podataka iz zdravstvenih sistema, AI bi mogla da predvidi kako se osoba oseća i koje terapije bi joj najbolje odgovarale.
Međutim, da bi ovo funkcionisalo, stručnjaci moraju imati poverenje u tehnologiju. Tu na scenu stupa objašnjiva AI – sistemi koji ne samo da daju rezultat već i objašnjavaju kako su do njega došli. To olakšava kliničarima da razumeju i koriste AI uvide, slično kao što danas koriste upitnike i druge dijagnostičke alate.
Samoubistvo je razoran globalni problem, ali napredak u AI i praćenju u realnom vremenu donosi novu nadu. Ovi alati nisu univerzalno rešenje, ali mogu omogućiti pružanje podrške u ključnim trenucima na način koji dosad nije bio moguć.
Misli i ponašanje povezano sa samoubistvom mogu se pojaviti i nestati brzo, često neprimetno tokom medicinskih ili terapijskih pregleda, što otežava njihovo otkrivanje standardnim metodama.
Istraživanja su pokazala da ekološka trenutna procena (EMA) može biti siguran način za praćenje rizika od samoubistva, obuhvatajući širok spektar iskustava – od samoubilačkih misli do pokušaja i izvršenog samoubistva.
Studije među odraslima pokazuju da ovakvo praćenje ne povećava rizik, već omogućava detaljniji i personalizovaniji uvid u trenutne emocije i stanje osobe.
Danas koristimo digitalne uređaje za praćenje fizičkog zdravlja, poput brojanja koraka ili praćenja sna. Naučnici sve više istražuju slične metode za razumevanje mentalnog zdravlja.
EMA prikuplja informacije u realnom vremenu o raspoloženju, mislima, ponašanju i okruženju osobe putem pametnog telefona ili nosivog uređaja – aktivno, unosom podataka, ili pasivno, preko senzora.
Jedna uzbudljiva primena je kreiranje adaptivnih intervencija – personalizovanih odgovora u realnom vremenu, direktno dostavljenih na telefon ili uređaj osobe. Na primer, ako podaci ukazuju na znakove uznemirenosti, uređaj može diskretno podstaći osobu da primeni korak iz njenog ličnog plana sigurnosti, koji je ranije osmislila sa stručnjakom za mentalno zdravlje.
Sigurnosni planovi su dokazano korisni alati u prevenciji samoubistva, ali su najefikasniji kada ih osoba može lako pristupiti i koristiti u ključnim trenucima. Ove digitalne intervencije omogućavaju podršku u pravom trenutku, u prirodnom okruženju osobe.
Međutim, ostaju važna pitanja: koji faktori u podacima treba da pokrenu upozorenje? Kada je najbolje ponuditi pomoć? U kom obliku bi ta pomoć trebalo da bude?
Ovo su upravo pitanja na koja veštačka inteligencija (AI) – posebno “mašinsko” učenje – pomaže da se odgovori.
AI “mašinsko“učenje se već koristi za kreiranje modela koji mogu predvideti rizik od samoubistva prepoznajući suptilne promene u osećanjima, mislima ili ponašanju osobe. Takođe se primenjuje za predviđanje stopa samoubistava u širim populacijama.
Ovi modeli su pokazali dobre rezultate na podacima na kojima su trenirani, ali postoje zabrinutosti. Privatnost je jedna od njih, naročito kada su u pitanju društvene mreže ili lični podaci.
Takođe, postoji nedostatak raznolikosti u podacima koji se koriste za obuku ovih modela, što znači da možda neće jednako dobro funkcionisati za sve. Osim toga, izazovno je primeniti modele razvijene u jednom okruženju na drugo.
Ipak, istraživanja pokazuju da modeli mašinskog učenja mogu preciznije predvideti rizik od samoubistva nego tradicionalni alati koje koriste kliničari. Zbog toga smernice za mentalno zdravlje sada preporučuju da se odustane od jednostavnih ocena rizika pri odlučivanju o pružanju nege.
Umesto toga, sugeriše se fleksibilniji, personalizovaniji pristup – zasnovan na otvorenim razgovorima i planiranju zajedno sa osobom koja je u riziku.
Većina istraživanja obuhvatala je osobe koje su primale negu u bolnicama ili klinikama za mentalno zdravlje. U tim okruženjima, ekološka trenutna procena (EMA) pokazala se korisnom u predviđanju samoubilačkih misli nakon otpusta iz bolnice.
Iako su mnoge studije koje smo analizirali izveštavale o tačnosti svojih modela, manje njih se bavilo učestalošću grešaka – poput lažno pozitivnih slučajeva, gde se rizik predvidi iako osoba nije ugrožena, ili lažno negativnih, kada se pravi rizik ne prepozna. Da bismo poboljšali ove aspekte, razvili smo vodič za izveštavanje kako bi buduća istraživanja bila jasnija i sveobuhvatnija.
Jedna od obećavajućih oblasti je korišćenje veštačke inteligencije (AI) kao podrške stručnjacima za mentalno zdravlje. Analizom velikih skupova podataka iz zdravstvenih sistema, AI bi mogla da predvidi kako se osoba oseća i koje terapije bi joj najbolje odgovarale.
Međutim, da bi ovo funkcionisalo, stručnjaci moraju imati poverenje u tehnologiju. Tu na scenu stupa objašnjiva AI – sistemi koji ne samo da daju rezultat već i objašnjavaju kako su do njega došli. To olakšava kliničarima da razumeju i koriste AI uvide, slično kao što danas koriste upitnike i druge dijagnostičke alate.
Samoubistvo je razoran globalni problem, ali napredak u AI i praćenju u realnom vremenu donosi novu nadu. Ovi alati nisu univerzalno rešenje, ali mogu omogućiti pružanje podrške u ključnim trenucima na način koji dosad nije bio moguć.