メンタルヘルスへのAI活用 – 自殺予防ゲートキーパーを見つけるアルゴリズム

南カリフォルニア大学の研究チームは、自殺を未然に防ぐ「ゲートキーパー」として訓練可能な個人を特定するAIアルゴリズムを開発した。ゲートキーパーはWHOが推奨する自殺予防への介入手段として知られ、コミュニティにおいては特にその存在が有効となる一方、誰を訓練すべきかが大きな問題となってきた。

インドメディアMintが報じたところによると、研究チームは、現実のソーシャルネットワーク情報を活用し、ゲートキーパーとして訓練するのに最適な個人を特定するAIアルゴリズムを開発したという。研究者らは「多くの人と関わる人物がゲートキーパーとして最適とは限らない。つまり、例えば大学においては教授は多くの学生と関わりを持つが、ソーシャルネットワークにおける密な関わりとは言えない。むしろハイリスク者とより密接に関係する学生や、その他の人々を訓練することにこそ意義が生まれるかもしれない」とする。

米国疾病予防管理センター(CDC)の報告では、10-24歳の自殺率は2007年から2017年の間に、約56%の増加をみるなど社会問題として深刻化している。地域コミュニティにおいては自殺の予兆に「気づき、受け止め、(継続支援に)繋ぐ」ことのできる人材が求められている。ゲートキーパートレーニングの有用性について多くの研究が示されるなか、「誰を訓練するのか」について、効率的かつ効果的なアプローチをAIが導く可能性が高まっている。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。