机器学习模型更准确预测青少年自杀自伤风险

新南威尔士大学的研究人员使用澳大利亚一项追踪调查的14-17岁青少年数据,收集了超过4000个潜在的自杀和自伤风险因素。研究人员使用机器学习模型分析了这些因素,结果发现抑郁、焦虑、行为问题等心理健康状况是最重要的风险预测因子。相比仅考虑过去自杀企图历史,这种模型可以更准确预测未来的自杀和自伤风险。研究还发现,学校和家庭环境也是重要影响因素。本研究表明,运用大数据和机器学习可以更精准评估青少年自杀风险,从而及早进行干预。但是模型在应用中还需考虑诸多社会环境因素,不应仅依赖个体心理状况。