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App & Künstliche Intelligenz prognostizieren Suizidgefahr

App & Künstliche Intelligenz prognostizieren Suizidgefahr App und Künstliche Intelligenz sollen in Kombination Suizidgefahr prognostizieren können. (Foto: Max Pixel, CC0)
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Thorsten Claus
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Thorsten Claus ist Gründer und Chefredakteur von “moobilux | Connected Mobile” mit mehr als 16 Jahren Berufserfahrung. Der langjährige Journalist beschäftigt sich vor allem mit Themen rund um die mobile Telekommunikation. Als Experte veröffentlichte er in den vergangenen Jahren u. a. Fachbeiträge in “VoIP Compendium”, “Voice Compass” und “t3n”. Als Experte berichtete er in “Deutschland-Radio Wissen”, “Finacial Times Deutschland” und bei “n-tv” über die neuen Trends und Entwicklungen in der Technologie-Branche. Thorsten Claus ist Mitgründer der Pitch-TV-Eventserie „pitchfreunde // Show Your Mobile“ welches sich speziell an Startups mit Fokus Mobile & e-Mobility richtet.

Forscher der Florida State University haben einen Algorithmus entwickelt, der aus tausenden Patienten-Aufzeichnungen mit einer Genauigkeit von 92 Prozent vorhersagt, ob ein Mensch in den folgenden zwei Wochen nach der Untersuchung Suizid begehen wird. Diese Methode lässt sich auch auf das Auslesen von Smartphone-Daten übertragen.

Suizidpläne
Problematisch ist, dass Suizidpläne ein sehr komplexes Phänomen sind, das aus vielen verschiedenen Ereignissen, die eine Person erlebt hat, zusammengesetzt ist. Eine Künstliche Intelligenz (kurz KI) kann diese Komplexität jedoch verstehen, und das sehr schnell. Hierzu müssen unterschiedliche Faktoren sehr präzise in Zusammenhang gebracht werden.

Dieser Vorgang überschreitet die Fähigkeiten eines menschlichen Gehirns, sodass eine KI immer einen Schritt voraus sein kann. Der forschenden Psychologin Jessica Ribeiro und ihrem Team gelang es nun, mithilfe einer KI bei einer Genauigkeit von 80 Prozent vorherzusagen, ob jemand innerhalb der folgenden zwei Jahre einen Suizid begeht.

Bei einer Prognose für die folgenden zwei Wochen ergab sich sogar eine Genauigkeit von 92 Prozent. Diese genauen Ergebnisse konnten durch maschinelles Lernen erreicht werden. Ein Algorithmus durchforstete die Patienten-Aufzeichnungen von 3.200 Menschen, die Suizid begangen hatten. Dieser Algorithmus ist daher in der Lage zu lernen, welche Faktoren ein signifikantes Signal für eine hohe Wahrscheinlichkeit eines bevorstehenden Suizids sind.

Faktoren
Die genutzten Patienten-Aufzeichnungen verteilten sich über viele Jahre und sogar Jahrzehnte, weshalb der Algorithmus sogar bizarre Faktoren, die auf einen Suizid hindeuten könnten, wahrnimmt. Diese Faktoren entgehen dem menschlichen Denken in vielen Fällen, da der direkte Vergleich mit tausenden Daten nicht vollzogen werden kann.

“Als Menschen wollen wir verstehen, nach was wir suchen. Aber das ist genauso, als würden wir fragen, welcher Pinselstrich der wichtigste in einem Gemälde ist”, erklärt Ribeiro die Komplexität des Algorithmus.

Schwierig ist jedoch, dass nicht jeder Patient gute Aufzeichnungen von Ärzten und Krankenhäusern hat. Daher soll eine weitere Künstliche Intelligenz zusätzlich Smartphone-Daten analysieren.

“Wir lauschen nicht den Telefonaten, sondern schauen uns an, wie viele Anrufe man tätigt und wie viele verpasst werden. Wir nutzen dazu tausende Datensätze und kombinieren sie auf eine Art und Weise, zu der Menschen nicht fähig sind”, so die Forscher.

Mit der dafür in der Entwicklung stehenden App “Companion” soll dies möglich sein. Die Daten der App können bei einer alarmierenden Abweichung dann an einen Arzt in Form einer Risikoliste weitergegeben werden. Die Experten loben zudem die Ansätze von Facebook, Ankündigungen von Suiziden schnellstmöglich zu identifizieren.

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