人工知能を使えば「自殺」を8割以上の確率で予測できる   更新しました!


[WIRED]によると、fMRIで記録した脳活動パターンや、大量の医療記録などを人工知能に学習させることで、自殺しようと考えているかどうかを80~90パーセント以上の精度で特定できるという研究成果がいくつか発表された。

※fMRIはMRIを利用して、ヒトおよび動物の脳や脊髄の活動に関連した血流動態反応を視覚化する方法。
 

fMRI脳スキャン画像

「死」という単語について考えているときの2群の実験参加者のfMRI脳スキャン画像です。左側は過去に自殺未遂の経験のある参加者の対照群、右側は神経学的異常のない参加者の対照群です。


(写真はカーネギーメロン大学から)
 

機械学習アルゴリズム

2017年10月30日付けで『Nature Human Behavior』誌に掲載された論文で、カーネギーメロン大学とピッツバーグ大学の研究チームは、自殺志願者の生死についての考えが通常とどう異なるかを、fMRIで計測した脳活動パターンから解析しました。そして機械学習アルゴリズムにパターンを読み込ませ、自殺企図のシグナル(例えば「死」という単語を見たときの前頭葉の活性化)を特定できるようにしました。

その結果、この分類演算によって、自殺志願者を90パーセント以上の精度で特定することに成功しました。さらに、自殺を考えただけの人と、実際に自殺未遂に至った人とを区別することさえできたそうです。

ただし、よく知られるとおり、このようなfMRI研究にはいくつか欠点があります。サンプルサイズが小さいため(この研究の参加者は34人)、アルゴリズムが参加者たちのなかから特定の集団を見つけることには長けていたとしても、より大規模な集団を対象とした場合にもうまくいくかどうかは定かではありません。
 
出典:WIRED