Визуализация работы мозга помогла выявить суицидальные наклонности

На иллюстрации представлены шаблоны реакции мозга на понятие "смерть" у больного (слева) и здорового (справа) человека.
Фото Carnegie Mellon University.

Читайте нас в Telegram

Своевременное выявление суицидальных наклонностей – это мечта любого психолога, который работает с молодыми людьми. Команда исследователей во главе с Марселем Джастом (Marcel Just) из Университета Карнеги-Меллон и Дэвидом Брентом (David Brent) из Университета Питтсбурга предложила многообещающий инновационный подход для решения этой проблемы. Его суть состоит в том, чтобы анализировать визуализированную активность головного мозга пациентов при обдумывании концепций смерти, жестокости и проблемных ситуаций.

В исследовании, результаты которого подробно изложены в статье, опубликованной в издании Nature human behavior, приняли участие 17 пациентов с явными признаками суицидальных наклонностей и 17 человек без каких-либо психических отклонений. В ходе эксперимента под пристальным надзором функциональной магнитно-резонансной томографии им предлагалось обдумать понятия из трёх списков, каждый из которых содержал десять пунктов. В первом списке содержались концепции, связанные со смертью, во втором – позитивные понятия, а в третьем – негативные. Например, в первую группу входили такие слова, как "смерть", "смертельный" и другие, во вторую – "беззаботный", "похвала" и т.д., а в третью – "проблема", "скука" и подобные.

Наиболее чёткими оказались различия между двумя группами участников в понятиях "смерть", "жестокость", "беда", "беззаботный", "хороший" и "похвала". Основываясь на полученных визуальных данных о мозговой активности, учёные разработали алгоритм машинного обучения. В результате искусственный интеллект смог выявлять суицидальные наклонности с точностью 91%. Более того, исследователям удалось с помощью своего алгоритма отличить людей, которые действительно пытались свести счеты с жизнью, от тех, кто только думал об этом. Точность определения в этом случае была равна 94%.

На следующем этапе авторы работы решили разобраться, что именно заставило людей с суицидальными наклонностями и контрольную группу проявить различные шаблоны активности при обдумывании одних и тех же понятий. Оказалось, что виной тому определённый набор эмоций, которые испытывает тот или иной человек.

Тогда исследователи разработали еще один алгоритм машинного обучения, в основу которого легли данные из заранее собранной библиотеки нейронных подписей для различных эмоций, таких как грусть, гнев, стыд, гордость и некоторых других. В результате искусственный интеллект научился определять количественный эквивалент каждой эмоции в определённом понятии и выявлять предрасположенность к суициду у человека с точностью 85%.

 

"Люди с мыслями о суициде испытывают отличные от психически нормального человека эмоции, когда обдумывают определённые понятия, – рассказывает Брент в пресс-релизе университета . – Например, слово "смерть" вызывало у них больше печали и стыда. Наш вклад в понимание проблемы поможет найти новые пути для лечения, которые могут быть нацелены на изменение эмоционального отклика на определённые понятия".

Вдохновлённые успехом на небольшой выборке людей, учёные готовятся увеличить масштаб своего исследования и надеются, что им действительно удастся внести ощутимый вклад в сохранение жизней, по сути, психически больных людей, среди которых слишком много молодёжи.

Напомним, что недавно мы писали об успехах ещё одного направления борьбы с суицидами. Тогда речь шла о доказательстве тесной взаимосвязи этого психического расстройства с воспалительными процессами в мозге.

Сегодня