示意圖,與新聞事件無關。

來自卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)與匹茲堡大學(University of Pittsburgh)的研究團隊利用功能性核磁共振(functional magnetic resonance imaging,fMRI)與人工智慧,來判斷人們的自殺傾向,且準確率高達91%,並將研究成果發表在本周出刊的《自然—人類行為》(Nature Human Behavior)期刊上。

fMRI為一神經影像學技術,可顯示受到外界刺激時的腦部活化區域,在該研究團隊的實驗中,他們徵選了34名受測者進行fMRI,其中的17名曾有自殺念頭;基於這17名曾動念自殺的受測者對6個文字及腦中5個區域的關聯性進行演算法的訓練,再用以判斷34名受測者的自殺傾向,準確率高達91%。

研究顯示,最能用來辨識自殺傾向的概念為死亡、殘忍、麻煩、無憂無慮、很好,以及讚美。例如,對於一個曾想自殺的人而言,死亡的概念觸動了大腦中與羞恥相關的區域的反應。

報告作者Marcel Just表示,該研究藉由機器學習演算法來評估有關自殺之特定概念的神經表現,可辨識出當一個人有自殺想法或行為時,腦中概念的轉變。

精神上的疾病是複雜的,且往往難以了解它們在腦中的所在區域,若進一步擴大樣本數,將有助於辨識具自殺傾向的人,甚至發展一套工具來協助診斷與治療精神疾病。


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