使用人工智能来帮助降低自杀风险

根据疾病预防控制中心的数据，从2007年到2017年，10-24岁人群的自杀率增加了56%。据无家可归者委员会的全国卫生保健报告，与普通人群相比，超过一半的无家可归者有过自杀的想法或试图自杀。

南加州大学维特比工程学院工业与系统工程和计算机科学助理教授菲比·瓦亚诺斯一直在寻求一个强有力的盟友——人工智能——的帮助，以帮助降低自杀的风险。

在这项研究中，我们想找到减轻年轻人自杀意念和死亡的方法。我们的想法是利用现实生活中的社交网络信息，建立一个由处于战略位置的个人组成的支持网络，这些人可以‘监视’他们的朋友，并在需要时向他们推荐帮助。”

菲比·瓦亚诺斯，南加州大学维特比工程学院工业和系统工程与计算机科学助理教授

Vayanos,南加州大学的人工智能中心副主任在社会(中美国际学校),和她的团队一直在过去几年来设计一个算法,能够识别在一个给定的真实的社会团体将是最好的人作为“看门人”训练能够识别预警自杀的迹象,如何应对。

Vayanos和博士生Aida Rahmattalabi是“探索稳健图覆盖问题的算法公平性”研究的主要作者，他们调查了朋友、亲戚和熟人等社会关系的潜力，以帮助降低自杀风险。他们的论文将在本周举行的第三十三届神经信息处理系统(NeurIPS)会议上发表。

“考虑到资源的限制和开放世界部署的不确定性，我们希望确保最大数量的人受到监视。例如，如果网络上的一些人不能参加看门人培训，我们仍然希望有一个强大的支持网络，”Vayanos说。

在这项研究中，Vayanos和Rahmattalabi研究了洛杉矶无家可归的年轻人的社会关系网络，因为每两个无家可归的年轻人中就有一个考虑过自杀。

Vayanos说:“我们的算法可以提高针对这一特别弱势群体的自杀预防培训的效率。”

对于Vayanos来说，效率意味着开发一种模型和算法，这种模型和算法可以尽可能地扩展有限的资源。在这种情况下，有限的资源是人类的看门人。该算法试图计划如何在网络中对这些个体进行最佳定位和训练，以监视其他个体。

“如果你有战略眼光，”Vayanos说，“你可以覆盖更多的人，你可以有一个更强大的支持网络。”

“通过这项研究，我们还可以帮助告知那些正在就自杀预防计划的资助做出决定的决策者;例如，与他们分享需要接受门卫培训的最少人数，以确保所有的年轻人至少有一个受过培训的朋友可以照看他们，”Vayanos说。

“我们的目标是保护尽可能多的年轻人，”主要作者Rahmattalabi说。

部署这个人工智能系统的一个重要目标是确保公平和透明。

“我们经常工作在环境资源有限,这往往不成比例的影响在历史上被边缘化和弱势群体,”这项研究的合著者说安东尼•Fulginiti助理教授丹佛大学社会工作从南加州大学获得博士学位,与埃里克开始他的研究大米,创始主任南加州大学中美国际学校。

Fulginiti说:“这个算法可以帮助我们找到社会网络中的一小部分人，这给了我们最好的机会，让年轻人与那些在处理资源限制和其他不确定性时受过训练的人联系在一起。”

研究人员说，这项工作对弱势群体尤其重要，尤其是那些正在经历无家可归的年轻人。

“我们在基于无家可归青年社交网络的实验中发现了一件令人惊讶的事情，即现有的人工智能算法，如果不进行定制部署，在不同种族之间产生的保护率差异最高可达68%。”我们的目标是让这个算法尽可能公平，并调整算法来保护那些处境更差的群体。”Rahmattalabi说。

南加州大学的CAIS研究人员想要确保“看门人”的覆盖面越高越好。他们的算法将现实生活中无家可归的年轻人社交网络覆盖的偏差降低了20%。

Rahmattalabi说:“我们的解决方案不仅通过解决一个计算困难的问题推动了计算机科学领域的发展，而且通过将计算方法引入到预防程序的设计和部署中，推动了社会工作和风险管理科学的边界。”

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