根据最新研究，人工智能（AI）可以帮助医生识别有自杀风险的患者，从而可能改善常规医疗环境中的预防工作。
这项发表在《JAMA Network Open》期刊上的研究比较了两种方法：一种是自动弹出警报，打断医生的工作流程；另一种是更为被动的系统，仅在患者的电子病历中显示风险信息。
研究团队发现，中断式的警报效果远优于被动系统，导致医生在42%的筛查警报情况下进行了自杀风险评估，而被动系统的这一比例仅为4%。
范德比尔特大学医学中心的生物医学信息学、医学和精神病学副教授科林·沃尔什（Colin Walsh）表示，大多数死于自杀的人在去世前一年曾接触过医疗服务提供者，通常是因为与心理健康无关的原因。
该团队测试了他们的人工智能系统——范德比尔特自杀企图和意念可能性模型（VSAIL），能否有效提示神经科诊所的医生在常规就诊期间筛查患者的自杀风险。
沃尔什说：“普遍筛查在每个环境中都不现实。我们开发了VSAIL，以帮助识别高风险患者，并促使进行有针对性的筛查对话。”
VSAIL模型分析电子健康记录中的常规信息，以计算患者在未来30天内自杀尝试的风险。
研究人员建议可以在其他医疗环境中测试类似的系统。
沃尔什指出，医疗系统需要在中断式警报的有效性和潜在负面影响之间取得平衡。
研究结果表明，自动化风险检测结合精心设计的警报可以帮助识别更多需要自杀预防服务的患者。
研究表明，77%死于自杀的人在去世前一年曾接触过初级保健提供者。
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