高齢者における自殺率の高さは国際的に深刻な問題だが、高齢化が急速に進む東アジア諸国、特に韓国においてはその解決が重要な社会課題となっている。同国における2019年の統計では、高齢者の自殺率が「10万人あたり46.6人」と全年齢層で最も高い結果となった。自殺リスクの高い高齢者には、より慎重でリスク因子に焦点を絞った的確な介入が必要となる。課題解決を目指し、「55歳以上の自殺念慮を予測する機械学習モデル」に関する研究が、韓国Gacheon Universityのグループから発表されている。
Neuropsychiatric Disease and Treatment誌に掲載された同研究では、55歳以上（平均71.4歳）の韓国人6,410名を分析対象としており、過去1年に深刻な自殺念慮があった者は173名（2.7%）であった。対象者における26の潜在的予測因子から、ランダムフォレストモデルを構築した。結果、自殺念慮の予測において、AUC 0.879・感度0.750・特異度0.874という識別性能が示されている。モデルにおいて最も高い予測力を示した変数は「うつ病の重症度」、次いで「生活満足度」と「自尊心」であった。年齢・性別といった基本属性に関する変数は、比較的小さな影響であることも示された。
上記のようなリスク因子は従来型の研究でも示されてきたが、「特定の人が自殺念慮を抱くか」のアウトカム予測までは容易ではなかった。本研究のような機械学習モデルにより、個人ごとのアウトカム予測に基づくリスク評価は、効果的な臨床介入のきっかけとなる。研究グループは「将来の自殺念慮を予測するにはまだ限界があり、生物学的指標と認知的指標の双方を含む予測モデルを作成していく必要がある」と結論づけている。
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