न्यू साउथ वेल्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने ऑस्ट्रेलिया में एक ट्रैकिंग अध्ययन से 14-17 वर्ष के किशोरों के डेटा का उपयोग करते हुए 4000 से अधिक संभावित आत्महत्या और आत्म-क्षति के जोखिम कारकों को एकत्र किया। शोधकर्ताओं ने इन कारकों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया, और परिणामस्वरूप पाया कि अवसाद, चिंता, और व्यवहार संबंधी समस्याएं जैसे मानसिक स्वास्थ्य स्थितियां सबसे महत्वपूर्ण जोखिम पूर्वानुमान कारक हैं। केवल पिछले आत्महत्या के प्रयासों के इतिहास पर विचार करने की तुलना में, यह मॉडल भविष्य की आत्महत्या और आत्म-क्षति के जोखिम को अधिक सटीकता से पूर्वानुमानित कर सकता है। अध्ययन में यह भी पाया गया कि स्कूल और पारिवारिक वातावरण भी महत्वपूर्ण प्रभाव कारक हैं। यह अध्ययन दिखाता है कि बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करके किशोरों की आत्महत्या के जोखिम का अधिक सटीक मूल्यांकन किया जा सकता है, ताकि समय पर हस्तक्षेप किया जा सके। हालाँकि, मॉडल के उपयोग में कई सामाजिक वातावरण कारकों पर भी विचार करना आवश्यक है, और केवल व्यक्तिगत मानसिक स्थिति पर निर्भर नहीं रहना चाहिए।