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自杀是全球公共卫生面临的重要问题,每年有数百万人死于自杀。尽管一些自杀行为发生得非常突然,但实际上在自杀前存在许多可以捕捉到的信号。因此,科学家们开始利用人工智能和大数据技术,在社交媒体上主动寻找有自杀倾向的人,向他们提供支持与帮助。
中科院心理研究所研究员朱廷劭带领团队,通过分析微博用户发布的信息,来识别潜在的自杀行为和自杀原因。他们通过抓取微博用户发布的信息,分析他们的心理特征和心理变化,以便及时进行干预。此外,他们还开发了一种机器学习系统,用于识别自杀表达语言,其准确率达到了85%。
尽管人工智能技术在自杀预防中取得了进展,但仍面临一些挑战。例如,计算机可能会出现误差,这可能会影响与实验用户建立的互信。此外,如何确保每一条私信都发送给了有自杀倾向的人也是一个问题。另外,有过一次自杀行为的人,下一次实施自杀的可能性会高于其他人,因此对这类人群的长期追踪非常重要,但这并不是人工智能技术所能轻易解决的问题。
尽管人工智能技术在自杀预防中还存在一些挑战,但它的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步,科学家们希望能够提高对企图自杀风险者的识别准确率,从而实现更早的干预。此外,通过结合虚拟现实、生理大数据和人工智能,有望在成瘾领域开展更深入的科学研究。
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本文由作者笔名:视点小U 于 2024-05-15 08:19:18发表在中视快报网,本网(平台)所刊载署名内容之知识产权为署名人及/或相关权利人专属所有或持有,未经许可,禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用,文章内容仅供参考,本网不做任何承诺或者示意。
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