Tự tử hay tự sát là một trong những hiện tượng phổ biến, có thể là do thời gian kéo dài của giai đoạn trầm cảm. Khi tình trạng lo âu trầm trọng thì khả năng tự sát sẽ cao hơn. Đó là một phần của căn bệnh trầm cảm điển hình hay trầm cảm lưỡng cực. Theo nghiên cứu cho thấy suy nghĩ tiêu cực và nỗ lực để tự sát thường tăng theo nhóm trẻ tuổi, nhất là khi họ bắt đầu sử dụng đến thuốc chống trầm cảm. Giờ đây công nghệ AI phát triển cho phép việc dự đoán được nguy cơ tự tử ở bệnh nhân trở nên chính xác hơn.
Nguy cơ tự sát cũng xảy ra với những người mắc chứng rối loạn nhân cách, bởi họ có sức chịu đựng kém với sự thất vọng và phản ứng một cách dữ dội với căng thẳng. Có nhiều phương thức tự sát được xác định, bao gồm những yếu tố văn hóa, tính sẵn có hay mức độ nghiêm túc của ý định tự sát.
Phương thức của chứng loạn thần tiềm ẩn
Một phương thức kỳ quặc cho thấy một chứng loạn thần tiềm ẩn:
- Đối với toan tự sát, uống thuốc là phương thức phổ biến nhất được sử dụng. Các phương thức bạo lực; chẳng hạn như: bắn và treo cổ, không phổ biến trong số các vụ toan tự sát.
- Gần 50% tự sát hoàn thành ở Hoa Kỳ liên quan đến súng. Nam giới sử dụng phương thức này nhiều hơn phụ nữ. Phụ nữ sử dụng chất độc nhiều hơn nam giới. Các phương thức điển hình khác của tự sát bao gồm treo cổ, nhảy từ độ cao, đuối nước và cắt tay.
Thuật toán dự đoán nguy cơ tự tử nhờ công nghệ AI
Một thuật toán học máy có khả năng dự đoán nguy cơ tự tử được phát triển tại Trung tâm Y tế Đại học Vanderbilt (VUMC), Tennessee, Mỹ gần đây đã được đưa vào thử nghiệm lâm sàng. Trong suốt thời gian thử nghiệm kéo dài 11 tháng liên tiếp, kết thúc vào tháng 4 năm 2020. Thuật toán “âm thầm” đưa ra các dự đoán về nguy cơ tự tử với các bệnh nhân tại VUMC. Thuật toán, được đặt tên là mô hình Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likel (VSAIL). Sử dụng thông tin thường quy từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) để tính toán nguy cơ bệnh nhân thực hiện hành vi tự tử. Và rộng hơn là ý định tự tử.
Khai thác lâm sàng cho công cụ này
Colin Walsh và các đồng nghiệp tại VUMC phát triển và đưa thuật toán VSAIL vào thử nghiệm. Với hy vọng có thể triển khai lâm sàng công cụ này để hỗ trợ hiệu quả hơn cho các bệnh nhân có nguy cơ hoặc ý định tự tử. Nghiên cứu của họ được đăng tải trên JAMA Network Open. Thuật toán phân bệnh nhân thành tám nhóm theo điểm số rủi ro tự tử. Kết quả, cứ 23 người trong nhóm mà thuật toán coi là có nguy cơ cao thì có 1 người nói rằng có ý định tự tử. Và cứ 271 người thì có 1 người thực hiện hành vi tự tử.
“Ở VUMC, chúng tôi không thể sàng lọc bệnh nhân theo nguy cơ tự tử mỗi lần thăm khám.” – Walsh, giáo sư về Tin học Y sinh, Y học và Tâm thần học, cho biết. “Một số bệnh nhân không bao giờ được sàng lọc nguy cơ tự tử. Bất chấp việc họ có các yếu tố nguy cơ cao. Mô hình dự đoán này là bước đầu tiên trong quá trình sàng lọc đó. Nhằm chỉ ra bệnh nhân nào nên được đưa vào các bước kiểm tra kỹ hơn”.
AI giúp ích như bước sàng lọc ban đầu
Trong cuộc thử nghiệm kéo dài 11 tháng, khoảng 78.000 bệnh nhân là người lớn. Họ đã được khám tại bệnh viện, phòng cấp cứu và phòng khám phẫu thuật thuộc VUMC. Theo EHR, 395 người trong số này cho biết đã có ý định tự tử. Và 85 người đã sống sót qua ít nhất một lần cố gắng tự tử. Và 23 trong số người sống sót tiếp tục cố gắng tự tử.
“Cứ 271 người được thuật toán xếp vào nhóm có nguy cơ tự tử cao nhất. Có 1 người phải nhập viện điều trị vì cố gắng tự tử”, Walsh nói. “Tỉ lệ dự đoán này ngang bằng với những tỉ lệ cần thiết. Để tầm soát các vấn đề như cholesterol bất thường và một số bệnh ung thư. Chúng tôi có thể hỏi hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn người về suy nghĩ tự tử để sàng lọc. Nhưng không thể hỏi được hàng triệu người đến thăm VUMC mỗi năm – và không phải tất cả bệnh nhân đều cần được hỏi. Kết quả của chúng tôi cho thấy trí tuệ nhân tạo AI có thể giúp ích như một bước sàng lọc ban đầu, hướng các nguồn lực y tế hạn chế đến các bệnh nhân cần nhất”.