Suicide Prevention Systems

Självmord kan förhindras genom maskininlärning i nytt verktyg

Pressmeddelande   •   Jul 17, 2017 21:20 CEST

Med hjälp av maskininlärning och artificiella neurala nätverk har Chalmersstudenter skapat ett nytt verktyg som ska hjälpa kliniker över hela landet att bättre bedöma risken för självmord och självmordsförsök.

I Sverige tar varje år cirka 1500 människor sitt liv och det uppskattas att cirka 15 000 människor försöker ta sitt liv2. Förutom den tragik som varje självmord innebär, så är den uppskattade totala kostnaden för samhället cirka 5,5 miljarder kronor per år. En betydande del av de som begår självmord lider av bipolär sjukdom, som sannolikt är den psykiska sjukdom som medför allra högst risk för suicid: ungefär 17 gånger högre jämfört med en person utan sjukdomen.

Mikael Landén, överläkare vid Sahlgrenska Universitetssjukhuset och professor i psykiatri vid Göteborgs Universitet berättar i podcasten “Psykiatrikerna” om vad han söker.

Någon slags enkel algoritm där man säger att sån här personlighet, det här värdet på den här genetiska testningen och det här blodprovet i kombination gör det här till en högriskindivid eller lågriskindivid eller mittemellan någonstans[för självmord], (Landén 2015).

Landéns uttalande väckte intresse hos sex studenter från Chalmers. De har nu bearbetat den tillgängliga data och med hjälp av maskininlärning utvecklat en algoritm som finner mönster för att bättre karakterisera individer i riskgrupper. Idag har algoritmen en specificitet på 83% vilket innebär att om 100 personer kommer försöka begå självmord eller självskadande handling så hittar algoritmen 83 st av dem.

Enligt Chalmersstudenterna har det skett en stor förändring i hur data analyseras, och det antas finnas möjlighet att använda denna sortens analys på data inom andra områden av psykiatrin.

– De analysmetoder som används idag är baserade på datamängden som tidigare funnits tillgänglig, men idag handlar det om så stora datamängder att traditionella metoder inte längre är effektiva, säger Chalmersstudenterna.