预测中国心理支持热线后续自杀行为的探索性深度学习方法
机器学习
2024-08-30 v1
摘要
心理支持热线是一种有效的自杀预防措施，通常依赖于专业人员使用自杀风险评估量表来预测个体的风险得分。然而，基于量表的自杀风险预测方法的准确性会因操作员的专业知识而有很大差异。这一局限性凸显了需要更可靠的方法的需求，促使本研究探索性地运用人工智能来提高心理支持热线中自杀风险预测的准确性和效率。本研究包括 2015-2017 年来自中国的 1,549 名受试者的数据。对每位参与者进行 12 个月的随访，以识别自杀行为的实例。我们提出了一种新型多任务学习方法，使用大规模预训练模型 Whisper 进行特征提取，同时拟合心理量表并预测自杀风险。我们的方法相对于基于心理量表的传统手动方法在 F1 分数上提高了 2.4 个百分点。我们的模型在其他八个流行模型中表现出优异性能。就目前而言，本研究是首次将深度学习应用于中国长期语音数据以预测自杀风险，表明其在临床应用中具有巨大的潜力。源代码公开available at: \url{https://github.com/songchangwei/Suicide-Risk-Prediction}。
引用
@article{arxiv.2408.16463,
title = {An Exploratory Deep Learning Approach for Predicting Subsequent Suicidal Acts in Chinese Psychological Support Hotlines},
author = {Changwei Song and Qing Zhao and Jianqiang Li and Yining Chen and Yongsheng Tong and Guanghui Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.16463},
year = {2024}
}