Intelligenza Artificiale per la prevenzione dei suicidi

Una delle cose più complicate, soprattutto al giorno d'oggi, è forse quella di capire esattamente cosa passa per la testa delle persone: alcuni ricercatori e sviluppatori di sistemi IA (Intelligenza Artificiale) hanno elaborato un algoritmo in grado di determinare, con una precisione veramente elevata, la probabilità che un individuo abbia o meno intenzione di tentare il suicidio.

Colin Walsh, ricercatore presso il Vanderbilt University Medical Center, ha intrapreso questo percorso con la speranza che il suo lavoro possa aiutare a fornire preventivamente a medici, amici e famigliari un quadro clinico affidabile e il più veritiero possibile di soggetti, che pur non manifestando comportamenti evidenti, possono sviluppare tendenze autolesioniste e suicide.

Walsh e il suo team hanno iniziato lo sviluppo dell'algoritmo raccogliendo dati da 5.167 pazienti provenienti dal Vanderbilt University Medical Center, ricoverati con chiari segni di autolesionismo, identificando, dopo avere analizzato ciascuno di questi casi, le principali circostanze di ben 3.250 casi di tentativi di suicidio.

L'algoritmo si basa principalmente sui dati disponibili da tutti i ricoveri ospedalieri, tra cui l'età, il sesso, la residenza, farmaci assunti e le diagnosi precedenti; a seguito di questa prima analisi, i risultati hanno mostrato una precisione compresa tra l'80 e il 90% per identificare possibili tentativi di suicidio nel corso dei due anni seguenti, e addirittura del 92 % nel predire se una persona tenterà il suicidio entro la settimana successiva.

Le casistiche dedotte dall'insieme di questi casi sono state utilizzate per "addestrare" il sistema di intelligenza artificiale al fine che possa identificare autonomamente soggetti a rischio; successivamente gli sviluppatori hanno implementato ulteriormente l'algoritmo puntando a prevedere tentativi di suicidio tra un gruppo più ampio di soggetti, 12.695 pazienti, questa volta selezionati in modo casuale tra i vari reparti dell'ospedale.

Walsh ha comunicato che porterà avanti il suo lavoro al fine di stabilire se il suo algoritmo è efficace anche con dati provenienti da altri ospedali; una volta sicuri che il modello sia affidabile, spera di poter ampliare il suo campo di applicazione raggiungendo anche il mondo dei social network come Facebook e Twitter dove sicuramente può essere svolta una prevenzione più importante.