머신 러닝을 활용한 자살 시도 예측 연구

July 4, 2017

플로리다 주립대의 Jessica Ribeiro 교수팀은 머신 러닝을 활용하여 자살 시도여부를 예측할 수 있는 연구를 수행하고 이를 Clinical Psychological Science에 2017년 3월 발표 [1]

 

연구팀은 테네시에 있는 약 200만 명의 환자의 전자 건강 기록을 포함하는 거대한 데이터 저장소에 성공적으로 액세스하여 자살을 시도한 3,200 명 이상의 사람들을 확인

 

자살 시도까지 이르는 수천명의 병력에 대한 상세한 병력과 머신 러닝을 사용하여 어떤 요인의 조합이 미래의 자살 시도를 가장 정확하게 예측할 수 있는지 연구

 

향후 2년동안 자살 시도는 80-90%의 정확도로 예측. 일반 병원환자에 초점을 맞출 때 자살시도 1주일전에 정확도는 92 %까지 상승

 

연구에 따르면 자살로 사망한 사람들의 약 60-90%가 지난 1년내에 의료기관을 방문했으나, 임상의는 결코 그 사실을 인지하지 못함

 

이 연구가 향후 자살로 인한 사망률 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대 

[1]  http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/2167702617691560, 

Walsh, Colin G., Jessica D. Ribeiro, and Joseph C. Franklin. "Predicting risk of suicide attempts over time through machine learning." Clinical Psychological Science 5.3 (2017): 457-469.

 

 

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