算法可以使用脑部扫描识别有自杀念头的人

据外媒报道，KUKA机器人维修，科学家们已经训练计算机程序基于脑部扫描来识别那些有自杀念头的人。研究人员表示，库卡机器人何服电机维修，这项研究规模很小，但是该方法可能有一天可用于诊断心理健康状况。每年世界各地近一百万人因自杀死亡，预测自杀仍然很困难，特别是因为许多人在谈论这个问题感到不舒服。

在《自然通讯》杂志周一发表的一项研究中，研究人员观察了两组成年人的大脑活动一组有自杀念头的人，一组没有自杀想法的人，他们会想起不幸或赞美等词。研究人员用这些数据训练一个算法，该算法学会了以91％的准确度预测谁有自杀念头。该算法还以94％的准确率预测有人尝试自杀。

这个算法并不完美，库卡机器人何服电机维修，医学检测也是不一样的。它也可能不会被广泛使用，因为脑部扫描是昂贵的。但是卡内基梅隆大学心理学家MarcelJust认为：采用这种附加方法是件好事。

34名志愿者参加了这项研究：17名有自杀念头，17名没有。志愿者阅读30个积极（幸福等）或是消极（残酷等）或与死亡相关的词（自杀），并考虑了正在进行称为fMRI的脑扫描类型的含义。

研究人员发现，死亡，麻烦，无忧无虑，美好，赞扬，残酷六个字的回应显示了两组参与者之间最大的差异。他们给算法提供了33名志愿者的数据。对于任何给定的单词，他们告诉程序哪些神经激活模式来自哪个组。然后，他们给算法提供了最后一名志愿者的结果，并要求算法预测这个人属于哪个组。机器给出答案的准确率达到91％。在第二个实验中，科学家们使用相同的方法来教授一个算法来区分那些没有尝试过自杀的人，而这一次的准确率为94％。

多伦多大学的神经科学家BlakeRichards表示，结果很有趣，但可能不够强大，无法使测试对诊断有用。而活动模式仍然是相关性，而不是因果关系。他表示：这对于是否有人要自杀无疑是一个生物依据。我们精神生活的每个方面都有一个生物基础，但问题是这些事情的生物学基础是否可以被fMRI充分利用，以真正开发可用于临床环境的可靠测试。