自杀是公众健康日益关注的问题。在加拿大，每年有4,000人因自杀而 死亡，即每天10条生命。
根据加拿大公共卫生署的分析，在每一次自杀式死亡中，有五人因自残而住院，有25至30例自杀未遂，每宗悲剧影响了7至10人。
在某些群体中，例如土著人民，移民和难民，囚犯以及女同性恋，男同性恋，双性恋，变性者，双性恋(LGBTI)社区中的自杀率最高， 并且还在上升。
自杀的影响广为人知。多伦多运输委员会(TTC)最近报告称，截至2017年底，自杀人数有所增加，仅在12月就有8起自杀企图，由于这种行为给员工造成了巨大损失，TTC员工的压力休假率也相应增加。
人工智能(AI)或机器展示的智能是否可能有助于防止这些死亡?
作为精神病学的研究人员，在加拿大抑郁症生物标志物整合网络中，我们正在为重度抑郁症患者进行干预期间收集临床和生物学数据。我们正在探索使用移动健康技术改变行为和情绪状态的早期线索。
我们的目标之一是确定早期复发的预测指标，并增加自杀行为的风险。
在这里，我们回顾了AI在预防自杀方面的其他有希望的应用，并提请注意该领域的障碍。
人工智能预测自杀率
2018年初，加拿大公共卫生局宣布了与渥太华AI公司Advanced Symbolics的试点项目，该项目成功预测了英国退欧，特朗普的任期和2015年加拿大大选的结果。
该项目将通过检查包括自杀相关内容在内的加拿大社交媒体帖子中的模式来研究和预测区域自杀率，尽管不会收集用户身份。
该程序不会隔离高风险案例，也不会干预个人。取而代之的是，研究结果将用于指导精神卫生资源计划。
Facebook提醒紧急响应者
2011年，Facebook开发了一个手动的自杀报告系统，用户可以在其中上传自杀内容的屏幕截图以供审核。
在2015年，该系统允许用户“标记”有关内容，这将促使Facebook员工审核该帖子并以支持性资源进行回复。
由于该工具的成功，Facebook已开始扩展其AI功能，以自动检测与自杀相关的内容，并向本地紧急响应者发出警报。还有更多的语言选项，以及对Instagram的扩展。
聊天机器人为抑郁症提供治疗
自1990年代以来，人工智能已用于医疗保健领域，以改善疾病检测和各种健康指数。
在心理健康方面，人工智能提高了诊断的速度和准确性，并应用“决策树”指导治疗选择。
一种新的“治疗”方法涉及会话机器人(或聊天机器人)，它们是计算机程序，旨在使用语音或文本响应来模拟类似于人的会话。
聊天机器人可以基于认知行为疗法(CBT)进行针对抑郁和焦虑的心理干预。由于聊天机器人独特地响应所呈现的对话，因此他们可以根据患者的情绪状态和临床需求量身定制干预措施。这些模型被认为是非常用户友好的，并且聊天机器人本身的用户自适应响应已经得到了很好的审查。
类似的技术正在被添加到智能手机中，以使语音助手(如iPhone的Siri)能够通过适当的信息和支持性资源来识别和响应用户的心理健康问题。但是，该技术不被认为是可靠的，并且仍处于初步阶段。其他智能手机应用程序甚至使用游戏来改善心理保健教育。
AI技术也已集成到自杀管理中，以改善其他领域的患者护理。已显示AI评估工具可预测短期自杀风险并提出与临床医生一样好的治疗建议。这些工具也受到患者的好评。
人工智能模型预测个人风险
当前对自杀风险的评估和管理仍然高度主观。为了改善结果，需要更客观的AI策略。有希望的应用包括自杀风险预测和临床管理。
自杀受各种社会心理，生物学，环境，经济和文化因素的影响。人工智能可以用来探索这些因素与自杀结果之间的关联。
AI还可以对多种因素对自杀的综合影响进行建模，并使用这些模型来预测个人风险。
例如，范德比尔特大学的研究人员最近设计了一个AI模型，该模型使用电子健康记录来预测自杀风险，自杀事件发生后一周内的准确度为84%至92%，两年内准确率为80%至86%。
谨慎前进
随着使用人工智能预防自杀领域的发展，有几个潜在的障碍需要解决：
隐私：保护性立法将需要扩展到包括与AI相关的风险，特别是机密健康信息的收集，存储，转移和使用。
准确性：在将某人标记为高(相对于低)风险之前，需要确认AI在正确确定自杀意图方面的准确性，特别是在系统偏见或错误方面。
安全性：确保AI程序能够对自杀用户做出适当反应，以免恶化他们的情绪状态或意外促进自杀计划至关重要。
责任：需要有关如何正确处理AI技术标记的高风险案例以及AI风险评估与临床意见不同时该怎么办的响应协议。
缺乏理解：关键用户之间在AI技术如何适合自杀预防方面存在知识鸿沟。为了解决这个问题，需要对这一主题进行更多的教育。
总体而言，人工智能技术在医疗保健的许多方面都存在，包括自杀筛查和干预措施交付。