Cải thiện khả năng dự đoán nguy cơ tự tử ở trẻ em nhờ trí tuệ nhân tạo

Mô hình trí tuệ nhân tạo giúp xác định trẻ có nguy cơ tự tử

Trong bối cảnh khủng hoảng sức khỏe tâm thần ở thanh thiếu niên, những cơ sở cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần đang cố gắng nâng cao hiểu biết về những trẻ nhỏ có nguy cơ tự tử hoặc tự làm hại bản thân để có thể can thiệp sớm hơn. 

Theo báo cáo năm 2021 của Quỹ Nhi đồng Liên Hợp Quốc (UNICEF), tự tử là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong cho thanh thiếu niên ở châu Âu. Ước tính có 9 triệu trẻ từ 10 đến 19 tuổi bị rối loạn tâm thần với lo âu và trầm cảm chiếm hơn một nửa số trường hợp.

Theo dữ liệu của Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Mỹ, ước tính hiện nay có khoảng 20 triệu thanh thiếu niên nước này được chẩn đoán mắc chứng rối loạn sức khỏe tâm thần.

Tuy nhiên, các hệ thống y tế thường không có hiểu biết đầy đủ về những người có suy nghĩ hoặc hành vi tự làm hại bản thân. Điều này có nghĩa là nhiều mô hình dự đoán rủi ro được thiết kế để đánh dấu nguy cơ tự tử ở trẻ em trong tương lai dựa trên dữ liệu không đầy đủ, làm hạn chế độ chính xác của dự đoán.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng, mô hình học máy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế đưa ra đánh giá tốt hơn, hạn chế nguy cơ bỏ sót nhiều trường hợp trẻ có nguy cơ tự làm hại bản thân.

Tại Bỉ đã từng xảy ra vụ việc gây sốc khi một người đàn ông được cho là đã quyết định tự kết liễu đời mình sau khi một chatbot AI khuyến khích anh ta làm như vậy. Tuy nhiên, nghiên cứu mới của Đại học California tại Los Angeles, Mỹ (UCLA) cho thấy các mô hình học máy thực sự có thể được sử dụng một cách hiệu quả cho mục đích hoàn toàn ngược lại: ngăn ngừa nguy cơ tự tử ở trẻ em. Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí JMIR Mental Health.

Các nhà nghiên cứu của UCLA đã xem xét các ghi chú lâm sàng của 600 lần khám tại bệnh viện của trẻ từ 10 đến 17 tuổi để đánh giá các hệ thống đánh giá sức khỏe tâm thần hiện tại có thể xác định các dấu hiệu tự làm hại bản thân và đánh giá nguy cơ tự tử của bệnh nhân như thế nào.

Họ phát hiện ra rằng những ghi chú lâm sàng này đã bỏ sót 29% trẻ em đến khám với những suy nghĩ hoặc hành vi tự gây thương tích, trong khi các tuyên bố của các chuyên gia y tế cảnh báo, 54% bệnh nhân có nguy cơ đã bị bỏ qua.

Bên cạnh đó, các chuyên gia y tế có thể không phát hiện ra dấu hiệu của suy nghĩ hoặc hành vi tự gây thương tích vì trẻ em thường không thông báo về ý nghĩ và hành vi tự sát trong lần đầu tiên đến khám bệnh.

Theo nghiên cứu, ngay cả khi sử dụng kết hợp các phương pháp vẫn bỏ sót 22% trẻ em có nguy cơ tự làm hại bản thân. Nghiên cứu cho thấy suy nghĩ tiêu cực ở các bé trai có nhiều khả năng bị bỏ qua hơn các bé gái, trong khi đó, các dấu hiệu này cũng bị bỏ qua nhiều hơn ở thanh thiếu niên da màu và Latinh so với trẻ em da trắng.

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra 3 mô hình học máy, xem xét dữ liệu bao gồm dịch vụ chăm sóc y tế trước đây, thuốc men, nơi bệnh nhân sống và kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm để ước tính những suy nghĩ và hành vi tự gây thương tích liên quan đến tự tử.

Cả 3 mô hình đều tạo ra sự khác biệt đáng kể và xác định trẻ em có nguy cơ tốt hơn các phương pháp truyền thống.

Tiến sĩ, bác sĩ Juliet Edgcomb - tác giả chính của nghiên cứu cho biết, với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo, hệ thống y tế có thể cải thiện khả năng dự đoán những bệnh nhân có những suy nghĩ tiêu cực, nguy cơ tự tử mà không cần phải xây dựng các mô hình đặc biệt phức tạp. Mặc dù 3 mô hình AI được phát hiện có làm tăng nguy cơ dương tính giả (những đứa trẻ được xác định là có nguy cơ mắc bệnh trong khi thực tế thì không), tuy nhiên, phương pháp mới vẫn hữu ích hơn việc bỏ sót nhiều đứa trẻ đang cần sự giúp đỡ.

Các nhà nghiên cứu cho biết, trong thời gian sắp tới sẽ tiếp tục xem xét, thử nghiệm cách cải thiện các mô hình dự đoán nguy cơ tự tử ở thanh thiếu niên và cả trẻ em ở độ tuổi tiểu học.