自杀风险分析和心理情绪风险因素使用人工神经网络系统
Francisco Manuel Morales-Rodríguez1, Juan Pedro Martínez-Ramón2, José Miguel Giménez-Lozano1
1Department of Educational and Developmental Psychology, Faculty of Psychology, University of Granada, 18011 Granada, Spain.
Healthcare (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
年轻人 年轻人 年轻人
科学领域:
- 心理学 心理学 心理学
- 公共卫生 公共卫生
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 年轻人的自杀行为是一个日益严重的公共卫生问题,COVID-19大流行加剧了这一问题.
- 了解与自杀风险相关的变量对于有效的预防和干预策略至关重要.
研究的目的:
- 分析自杀风险与各种贡献变量之间的关系.
- 开发一种人工神经网络 (ANN) 模型,用于预测年轻成年人的自杀风险.
主要方法:
- 使用了事后事实研究设计.
- 从337名年龄在18-33岁之间的个人中收集了数据.
- 人工神经网络 (ANN) 的设计是为了预测自杀风险.
主要成果:
- 情绪关注,解决问题的技能和完美主义被确定为自杀风险的关键预测因素.
- 开发的ANN模型在预测自杀风险方面实现了85.7%的准确率.
- 该模型的预测能力明显高于机会,只有14.3%的错误分类.
结论:
- 人工智能,特别是ANN,可以有效地识别年轻成年人的自杀风险因素.
- 这些发现为改进诊断工具,心理教育指导和预防青少年自杀计划提供了有价值的数据.
- 这项研究开创了ANN方法的应用,以调查这一人口中的自杀风险及其相关因素.
