Согласно новому исследованию, проведенному под руководством Криса Дж. Кеннеди из Массачусетской больницы общего профиля и в соавторстве с преподавателем кафедры психологии Гавайского университета в Маноа, самоубийства ветеранов армии США можно предсказать с «умеренной или хорошей точностью», применив искусственный интеллект (ИИ) к данным, доступным до того, как ветераны покинут службу.

Исследование, опубликованное в журнале JAMA Psychiatry, применило машинное обучение — подмножество искусственного интеллекта, позволяющее компьютерам «учиться» на основе данных.

«Это исследование может потенциально изменить подход военных к поддержке психического здоровья военнослужащих, переходящих к гражданской жизни », — сказал доцент и соавтор Сантьяго Папини. «Выявляя лиц из группы риска на ранних стадиях, мы можем обеспечить более целенаправленные и своевременные вмешательства, потенциально спасая жизни».

В ходе тестирования модель выявила группу высокого риска, состоящую из 10% солдат. На эту группу пришлось от 30,7% до 46,6% реальных самоубийств.

Наиболее влиятельными факторами в прогнозах модели были социально-демографические данные (мужчины или неиспаноязычные белые — более высокий риск; пожилой возраст — более низкий риск), характеристики армейской карьеры (обязанности, связанные с боевыми действиями, или менее 20 лет службы — более высокий риск; увольнение с военной службы с почестями — более низкий риск) и факторы психического здоровья (амбулаторные визиты в связи с употреблением алкоголя, госпитализация в связи с психическими расстройствами и суицидальные мысли во время службы — все это связано с более высоким риском).

Однако исследователи подчеркивают, что ни один из этих факторов сам по себе не может осмысленно предсказать самоубийство , поэтому они используют ИИ для изучения сложных комбинаций факторов, а тот факт, что фактор связан с более высоким риском самоубийства, не означает, что он конкретно вызывает суицидальное поведение.

Исследователи проанализировали записи более 800 000 солдат армии США, которые покинули службу в период с 2010 по 2019 год. Исследование, проводившееся с марта 2023 года по март 2024 года, разработало модель машинного обучения для самоубийств, произошедших в течение десятилетия после увольнения с действительной службы.

К 31 декабря 2019 года в когорте произошло 2084 самоубийства. Точность прогнозирования модели менялась с течением времени. Она показала наилучшие результаты в течение первого месяца после службы, с уменьшающейся, но все еще значительной точностью в течение 120-месячного (10-летнего) периода.

По данным Национального ежегодного отчета о профилактике самоубийств среди ветеранов за 2023 год , опубликованного Министерством по делам ветеранов США, в 2021 году уровень самоубийств среди ветеранов был на 71,8% выше, чем среди взрослых, не являющихся ветеранами , после корректировки с учетом возрастных и половых различий.

В отдельном исследовании, проведенном в 2023 году в Университете Хьюстона в Хило , ученые провели историческое сравнение показателей самоубийств в армии США и среди гражданского населения с 1900 по 2020 год и обнаружили, что социальные факторы являются движущими силами самоубийств как среди военных, так и среди гражданского населения.