算法可以使用腦部掃描識別有自殺念頭的人
據外媒報道，KUKA機器人維修，科學家們已經訓練計算機程序基于腦部掃描來識別那些有自殺念頭的人。研究人員表示，庫卡機器人何服電機維修，這項研究規模很小，但是該方法可能有一天可用于診斷心理健康狀況。每年世界各地近一百萬人因自殺死亡，預測自殺仍然很困難，特別是因為許多人在談論這個問題感到不舒服。
在《自然通訊》雜志周一發表的一項研究中，研究人員觀察了兩組成年人的大腦活動一組有自殺念頭的人，一組沒有自殺想法的人，他們會想起不幸或贊美等詞。研究人員用這些數據訓練一個算法，該算法學會了以91％的準確度預測誰有自殺念頭。該算法還以94％的準確率預測有人嘗試自殺。
這個算法并不完美，庫卡機器人何服電機維修，醫學檢測也是不一樣的。它也可能不會被廣泛使用，因為腦部掃描是昂貴的。但是卡內基梅隆大學心理學家MarcelJust認為：采用這種附加方法是件好事。
34名志愿者參加了這項研究：17名有自殺念頭，17名沒有。志愿者閱讀30個積極（幸福等）或是消極（殘酷等）或與死亡相關的詞（自殺），并考慮了正在進行稱為fMRI的腦掃描類型的含義。
研究人員發現，死亡，麻煩，無憂無慮，美好，贊揚，殘酷六個字的回應顯示了兩組參與者之間最大的差異。他們給算法提供了33名志愿者的數據。對于任何給定的單詞，他們告訴程序哪些神經激活模式來自哪個組。然后，他們給算法提供了最后一名志愿者的結果，并要求算法預測這個人屬于哪個組。機器給出答案的準確率達到91％。在第二個實驗中，科學家們使用相同的方法來教授一個算法來區分那些沒有嘗試過自殺的人，而這一次的準確率為94％。
多倫多大學的神經科學家BlakeRichards表示，結果很有趣，但可能不夠強大，無法使測試對診斷有用。而活動模式仍然是相關性，而不是因果關系。他表示：這對于是否有人要自殺無疑是一個生物依據。我們精神生活的每個方面都有一個生物基礎，但問題是這些事情的生物學基礎是否可以被fMRI充分利用，以真正開發可用于臨床環境的可靠測試。