Sammanfattning av denna webbsida: Självmord är den näst vanligaste dödsorsaken bland 25-34-åringar och den tredje vanligaste dödsorsaken bland 15-25-åringar i USA. Vid akutmottagningen, där självmordsbenägna patienter ofta är närvarande, överlåts i allmänhet klinisk bedömning till att bedöma risken för upprepade försök. I det här dokumentet presenteras vårt andra försök att fastställa den roll som beräkningsalgoritmer spelar i att stå ut med en självmordsbenägen patients tankar, som representeras av självmordsanteckningar. Vi fokuserar på att utveckla metoder för naturligt språk p rocessing som skiljer mellan äkta och framkallade självmord anteckningar. Vi tror att maskininlärning algoritmer kan kategorisera självmord anteckningar samt mental hälsa yrkesverksamma och psykiatrisk läkare praktikanter gör. De data som används består av självmordsanteckningar från 33 självmordsutlösare och matchade till 33 framkallade anteckningar från friska kontrollgruppsmedlemmar. Elva mental hälsa proklamationer och 31 psykiatriska praktikanter ombads avgöra om ett meddelande var äkta eller framkallade. Deras beslut jämfördes med nio olika algoritmer för maskininlärning. Resultaten indikerar att praktikanter korrekt klassificerade anteckningar 49% av tiden, mental hälsa professionell korrekt klassificerade anteckningar 63% av tiden, och den bästa maskininlärning algoritm korrekt klassificerade anteckningar 78% av tiden. Detta är ett viktigt steg i utvecklingen av en evidensbaserad prediktor för upprepade självmordsförsök eftersom det visar att behandling av naturligt språk kan hjälpa till att skilja mellan olika klasser av självmordsanteckningar.
I Pestian m.fl. REF introducerar metoder som skiljer äkta och framkallade självmord anteckningar med hjälp av en innehållsanalys baserad på naturligt språk bearbetning.
Suicide Note Classification Using Natural Language Processing: A Content Analysis
{'venue': None, 'journal': 'Biomedical Informatics Insights', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}