自殺願望を抱く人を特定して悲劇を未然に防ぐAIの開発が進められている（米研究）

　自殺は深刻な問題である。世界的に見ると毎年80万人もの人々が自らの手で命を断っているそうで、WHOによると自殺は2015年の世界の10～19歳の若者の死因の3位とな自殺、欧州と南アジアにおいては死因の１位または２位を占めているそうだ。

　自殺願望を抱く人は家族や友人にも告げず突然ことに及ぶため、それを予測することは非常に難しいとされてきた。

　しかし最近の研究によると、脳の活動パターンの中に生物学的なサインが隠されていることがわかってきた。AIによる脳撮像技術で、自殺防止対策ができるかもしれないという。

脳の電気活動に現れる自殺傾向の有無を特定

　米カーネギーメロン大学の神経学者マーセル・ジャスト教授は、「最新の研究成果は、自殺願望と行動に関連する概念の変化を特定」すると説明する。これを脳と心を覗く窓として用い、自殺のおそれがある個人の思考や感情を探り出すことができるのだという。

　これまでジャスト教授のチームは、脳が複雑な思考を処理する方法をマップ化するコンピューターモデルを開発してきたが、今回も同じ技術を利用している。

　研究チームはその技術を応用し、悲しみ、恥、怒り、プライドといった感情に関連する神経のサインを探り、脳の電気活動に現れる自殺傾向の有無の特定を試みた。

91パーセントの精度で自殺願望者の特定に成功

　実験では34人の若い成人に参加してもらい、fMRIでその脳を調査した。参加者のうち17人には自殺傾向（その半数が以前に自殺を試みた経験があった）があり、残り17人は対照群として参加した健康な人々だ。
　
　脳を測定する際、被験者には自殺に関連する10単語（絶望や無気力など）、ポジティブな10単語（気楽など）、ネガティブな10単語（トラブルなど）が提示され、脳の活動と感情反応が記録された。これを基に自殺傾向のあるグループと対照群とで最もはっきり差異が現れる6単語（死、残酷、トラブル、気楽、良い、賞賛）と5つの領域を特定した。

　このデータを基に機械学習アルゴリズムを用いて各被験者を解析したところ、91パーセントの精度でそれぞれがどちらのグループに属しているのか正しく判定することができた（自殺傾向グループは17人中15人、対照群では17人中16人）。

　さらに自殺傾向グループに絞って機械学習を行わせたところ、過去の自殺未遂歴の有無を94パーセントの精度で判定できた。

　研究チームによると、特に「死」「無気力」「気楽」という単語への反応から最も高い精度が得られるという。



　今後さらに大規模なグループで実験を行うことで予測精度を高め、臨床の現場で自殺の危険がある患者を特定するツールとして利用されればとチームは期待している。

実用化するには様々な問題点も

　しかしこうした意見については懐疑的な見方もある。実験に参加したのが少人数であることに加えて、この類のテストには技術的な欠点があるからだ。

　例えば、ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの脳撮像技術の研究者デレク・ヒル氏は、そもそも実験で使用された脳撮像装置は高度な研究機関でしか利用できず、また対象が協力的でなければならない点を指摘する。そのため近い将来、精神疾患の患者に対して一般的に使用されるとは考えにくいそうだ。




　だが一方で、脳に自殺願望のパターンが現れる点については、ある程度受け入れやすいかもしれない。

　トロント大学の神経科学者ブレイク・リチャーズ氏は、「自殺する危険があるかどうかを知る生物学的な基礎は存在する」と話す。

　彼によると、心の動きのあらゆる側面にそうした生物学的な基礎があることは確かなのだという。したがって問題は、そうした基礎をfMRIできちんと検出しうる信頼性の高いテストを開発できるかどうかという点にあるそうだ。

　こうした問題に対応するため、今回の研究チームは脳波（EEG）センサーを装着した被験者から同じようなパターンを検出しようと試みている。こちらは高価なfMRIよりもずっと安く、また携帯性でもずっと優れている。

　現時点ではその効果についてはっきりしたことは言えないが、社会問題となっている自殺を未然に防ぐ上で重要な研究であることは間違いないであろう。

　この研究は『Nature Human Behaviour』に掲載された。

via:cmu / nypost / sciencealertなど/ translated by hiroching / edited by parumo
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