The utility of artificial intelligence in suicide risk prediction and the management of suicidal behaviors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Suicide is a growing public health concern with a global prevalence of approximately 800,000 deaths per year. The current process of evaluating suicide risk is highly subjective, which can limit the efficacy and accuracy of prediction efforts. Consequently, suicide detection strategies are shifting toward artificial intelligence platforms that can identify patterns within 'big data' to generate risk algorithms that can determine the effects of risk (and protective) factors on suicide outcomes, predict suicide outbreaks and identify at-risk individuals or populations. In this review, we summarize the role of artificial intelligence in optimizing suicide risk prediction and behavior management. METHODS: This paper provides a general review of the literature. A literature search was conducted in OVID Medline, EMBASE and PsycINFO databases with coverage from January 1990 to June 2019. Results were restricted to peer-reviewed, English-language articles. Conference and dissertation proceedings, case reports, protocol papers and opinion pieces were excluded. Reference lists were also examined for additional articles of relevance. RESULTS: At the individual level, prediction analytics help to identify individuals in crisis to intervene with emotional support, crisis and psychoeducational resources, and alerts for emergency assistance. At the population level, algorithms can identify at-risk groups or suicide hotspots, which help inform resource mobilization, policy reform and advocacy efforts. Artificial intelligence has also been used to support the clinical management of suicide across diagnostics and evaluation, medication management and behavioral therapy delivery. There could be several advantages of incorporating artificial intelligence into suicide care, which includes a time- and resource-effective alternative to clinician-based strategies, adaptability to various settings and demographics, and suitability for use in remote locations with limited access to mental healthcare supports. CONCLUSION: Based on the observed benefits to date, artificial intelligence has a demonstrated utility within suicide prediction and clinical management efforts and will continue to advance mental healthcare forward.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle