Machine identificeert suïcidale jeugd.

Machine identificeert suïcidale jeugd.

MRI voorspelt suïcidale gedachten met 91% accuraatheid.

Gepost op: 30 oktober 2017 door F. Perry Wilson.
Onderzoek door: Marcel Just, PhD – D.O. Hebb Professor of Psychology Carnegie Mellon University.

Ik kwam dit artikel tegen op reddit.com/r/psychology. Dit artikel gaat over een studie die gepubliceerd werd in nature.com – human behavior.

Omdat suïcide steeds meer en meer bespreekbaar wordt. En omdat het suïcide cijfer in België alarmerend hoog is, bleek het me wel interessant om het artikel eens grondig door te nemen. Wereldwijd was de nummer 1 doodsoorzaak bij jongeren / volwassenen tussen 15 & 29 jaar suïcide. (volgens cijfers van de WHO – 2012).

Tot vandaag was het achterhalen of iemand suïcidaal was alleen mogelijk door het vragen ernaar bij de cliënt zelf. Maar voorgaande studies kwamen tot de volgende conclusie. Tot 80% van alle mensen die suïcide pleegden ontkenden suïcidale gedachten aan hun hulpverlener.

Dit onderzoek maakte gebruik van Magnetic Resonance Imaging (MRI) om machines te proberen laten achterhalen welke van de cliënten suïcidaal waren en welke niet.

Er werd gebruik gemaakt van de volgende kernwoorden:
Death – Cruelty – Trouble – Carefree – Good – Praise. Met deze 6 woorden en de hersenen hun reactie er op waren onderzoekers in staat te achterhalen welke individuen suïcidaal waren. Wat dit onderzoek ons leert is dat er verschillen zijn in de hersenen van suïcidale mensen en deze zonder suïcidale gedachten. En het feit dat deze verschillen op te sporen zijn met technologie.

De onderzoekers maakten gebruik van een machine- leer algoritme. Het algoritme identificeerde 15 van de 17 hersenen van cliënten die suïcidale gedachten hadden. En haalden ook 16 van de 17 controle hersenen er uit. (controle groep).  Het is natuurlijk wel niet realistisch om bij iedere therapeut een MRI machine te plaatsen. Deze kosten doorgaans 150 000 tot 400 000 euro. Wel geeft dit onderzoek de aanleiding tot het mogelijk ontwikkelen van dezelfde resultaten maar dan met een EEG machine. Dit zou de kost aanzienlijk doen dalen, en het gebruik er sterk van vergemakkelijken.

Wel moet er rekening mee gehouden worden dat deze proefpersonen zelf toegaven dat ze suïcidale gedachten hebben. Dit zijn de gemakkelijke om te vinden of ze suïcidaal zijn of niet. Maar het is een begin, en ieder onderzoek moet ergens beginnen. Marcel Just zegt zelf ook “Als iemand niet wilt dat andere weten wat ze aan het denken zijn dan kunnen ze deze methode makkelijk blokkeren. Ze kunnen niet coöpereren. Het is lang geen gedachten lezen, en we kunnen niet iemands gedachten aflezen tegen hun wil in.“

Zoals in mijn voorgaande blogberichten, ben ik ergens wel een voorstaander van technologie in de psychologie. Het kan ons inzichten geven over de werking van mensen en hun hersenen. Het blijft natuurlijk wel zeer belangrijk om het menselijke aspect niet te verliezen. Want er is weinig die een echte band van mens tot mens kan evenaren. Zelf geloof ik ook dat deze leer algoritmes die de dag van vandaag steeds beter en beter ontwikkelt worden de toekomst zijn. Machines zijn dag na dag tot veel meer in staat. Kijk maar naar de zelf rijdende auto’s en dergelijke. Of in het investeren en dergelijke, vroeger werd dit allemaal door mensen gedaan. Nu zijn er algoritmes die niet te verslaan zijn door mensen zelf.

 

Dit bericht sluit zeer goed aan met het vak psychologische stoornissen. Daar zagen we al enige informatie over depressies. Ook andere stoornissen zorgen er voor dat er een veel hogere prevalentie suïcide voorkomt. Bijvoorbeeld genderdysforie.

Deze studie opent volgens mij luiken voor verder onderzoek. Dit onderzoek kan dan mogelijks mensen die suïcidale gedachten hebben helpen. Dit is voor mij zeer belangrijk. Niemand zou zich zo slecht moeten voelen om tot zo een daden in staat te zijn. En alles dat daarmee kan helpen is iets positief, en moet volgens mij onderzocht worden. Het is volgens mij wel belangrijk om kritisch te kijken naar de resultaten en het cijfer van 91% accuraatheid met een korreltje zout te nemen. Het is een zeer kleine steekproef. Wel werd de steekproef gebalanceerd rond geslacht, leeftijd en de WASI IQ. (Wechsler Abbreviated Scale of Intelligence)

Bij dit onderzoek stel ik mij de volgende vragen:

  • Zou het dan ook mogelijk om machines aan te leren om andere psychologische problemen en dergelijke te vinden?
  • Waar trek je de grens in verband met technologische hulpmiddelen in de psychologie?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *