وجد الباحثون أن الطريقة التقليدية التي نراقب بها الأطفال الذين يتلقون رعاية طارئة وتتبعهم قد تفقد عددًا كبيرًا من المعرضين لخطر إيذاء النفس، لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد مقدمي الخدمات الصحية على إجراء تقييمات أفضل.
بعد الحالة المروعة لرجل بلجيكي قيل إنه قرر إنهاء حياته بعد أن شجعه روبوت محادثة للذكاء الاصطناعي على القيام بذلك، توصلت دراسة إلى أن نماذج التعلم الآلي يمكن استخدامها بشكل فعال لمنع الانتحار بين الشباب.
تفاصيل الدراسة
وأوضحت الدراسة التي تمت مراجعتها من قبل باحثين في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس، أن التعلم الآلي يمكن أن يساعد في اكتشاف أفكار أو سلوك إيذاء النفس لدى الأطفال بشكل أفضل بكثير من نظام البيانات الفعلي المستخدم حاليًا من قبل مقدمي الرعاية الصحية.
ووفقًا لتقرير صادر عن اليونيسف عام 2021، يعد الانتحار سببًا رئيسيًا للوفاة بين الشباب في أوروبا.
كما تشير التقديرات إلى أن تسعة ملايين طفل تتراوح أعمارهم بين 10 و 19 عامًا يعانون من اضطرابات عقلية مع القلق والاكتئاب؛ ما يمثل أكثر من نصف جميع الحالات.
في الولايات المتحدة، يتم تشخيص ما يقدر بنحو 20 مليون شاب باضطراب في الصحة العقلية ، وفقًا لوزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية.
لذلك، عكف باحثو الصحة بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس، على مراجعة الملاحظات السريرية لـ 600 زيارة لقسم الطوارئ لأطفال تتراوح أعمارهم بين 10 و 17 عامًا لمعرفة مدى نجاح الأنظمة الحالية لتقييم صحتهم العقلية في تحديد علامات إيذاء النفس وتقييم مخاطر الانتحار.
اقرأ أيضًا:
اكتشاف أربعة جينات تزيد من التفكير في الانتحار
نتائج الدراسة
بينما خرجت الملاحظات الإكلينيكية بأن 29٪ من الأطفال الذين أتوا إلى قسم الطوارئ لديهم أفكار أو سلوكيات مؤذية للنفس.
في حين تم التغاضي عن تصريحات مختصي الصحة الذين يشيرون إلى المرضى المعرضين للخطر – والتي يطلق عليها “الشكوى الرئيسية” في الولايات المتحدة – 54 ٪ من المرضى.
في الحالة الأخيرة، فشل أخصائيو الصحة في تحديد علامة الأفكار أو السلوكيات الضارة بالنفس لأن الأطفال في كثير من الأحيان لا يبلغون عن الأفكار والسلوكيات الانتحارية أثناء زيارتهم الأولى لقسم الطوارئ.
ووفقًا للدراسة، حتى استخدام النظامين معًا لا يزال يغيب عن 22٪ من الأطفال المعرضين للخطر.
ووجدت الدراسة أن الأولاد كانوا أكثر عرضة للتغيب عن الفتيات، كما أن الشباب السود واللاتينيين كانوا أكثر عرضة للاستبعاد من الأطفال البيض.
لكن نجخت نماذج التعلم الآلي في إحداث فرق كبير؛ حيث ابتكر الباحثون ثلاثة نماذج للتعلم الآلي، والتي اعتمدت بيانات عن الرعاية الطبية السابقة، والأدوية، والمكان الذي يعيش فيه المريض، ونتائج الاختبارات المعملية لتقدير الأفكار المتعلقة بالانتحار والأفكار أو السلوكيات المؤذية للنفس.
المثير للاهتمام أن جميع النماذج الثلاثة كانت أدق في تحديد الأطفال المعرضين للخطر من الأساليب التقليدية.
اقرأ أيضًا:
تطوير تطبيق لمنع الانتحار باستخدام الذكاء الاصطناعي