Fig. 7. Las 10 preguntas m\u00e1s importantes para hombres y mujeres. Cr\u00e9dito: Weller et al., 2021, PLOS ONE, CC-BY 4.0 (creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/) <\/p>\n
Los investigadores han desarrollado un nuevo algoritmo basado en el aprendizaje autom\u00e1tico que muestra una alta precisi\u00f3n en la identificaci\u00f3n de adolescentes que est\u00e1n experimentando pensamientos y conductas suicidas. Orion Weller de la Universidad Johns Hopkins en Baltimore, Maryland, y sus colegas presentan estos hallazgos en la revista de acceso abierto PLOS ONE el 3 de noviembre de 2021. <\/p>\n
D\u00e9cadas de investigaci\u00f3n han identificado factores de riesgo espec\u00edficos asociados con pensamientos y conductas suicidas entre adolescentes, ayudar a informar los esfuerzos de prevenci\u00f3n del suicidio. Sin embargo, pocos estudios han explorado estos factores de riesgo en combinaci\u00f3n, especialmente en grandes grupos de adolescentes. Ahora, el campo del aprendizaje autom\u00e1tico ha abierto nuevas oportunidades para este tipo de investigaci\u00f3n, que en \u00faltima instancia podr\u00eda mejorar los esfuerzos de prevenci\u00f3n.<\/p>\n
Para explorar esa oportunidad, Weller y sus colegas aplicaron el an\u00e1lisis de aprendizaje autom\u00e1tico a los datos de una encuesta de alto estudiantes de secundaria en Utah que se lleva a cabo de forma rutinaria para monitorear problemas como el abuso de drogas y la salud mental. Los datos incluyeron respuestas a m\u00e1s de 300 preguntas cada una de m\u00e1s de 179\u00a0000 estudiantes de secundaria que respondieron la encuesta entre 2011 y 2017, as\u00ed como datos demogr\u00e1ficos del censo de EE. UU.<\/p>\n
Los investigadores descubrieron que podr\u00edan usar los datos de la encuesta para predecir con un 91 por ciento de precisi\u00f3n qu\u00e9 respuestas individuales de los adolescentes indicaban pensamientos o conductas suicidas. Al hacerlo, pudieron identificar qu\u00e9 preguntas de la encuesta ten\u00edan el mayor poder predictivo; estos incluyeron preguntas sobre acoso o amenazas en los medios digitales, intimidaci\u00f3n en la escuela, discusiones serias en el hogar, g\u00e9nero, consumo de alcohol, sentimientos de seguridad en la escuela, edad y actitudes sobre la marihuana.<\/p>\n
La precisi\u00f3n del nuevo algoritmo es m\u00e1s alto que el de los enfoques predictivos desarrollados anteriormente, lo que sugiere que el aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda mejorar la comprensi\u00f3n de los pensamientos y comportamientos suicidas de los adolescentes y, por lo tanto, podr\u00eda ayudar a informar y refinar los programas y pol\u00edticas preventivos.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n futura podr\u00eda ampliar los nuevos hallazgos al utilizando datos de otros estados, as\u00ed como datos sobre las tasas reales de suicidio.<\/p>\n
Los autores agregan: \u00abNuestro art\u00edculo examina los enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico aplicados a un gran conjunto de datos de cuestionarios de adolescentes, para predecir pensamientos y comportamientos suicidas. de sus respuestas. Encontramos una gran precisi\u00f3n predictiva al identificar a las personas en riesgo y analizamos nuestro modelo con los avances recientes en la interpretabilidad de ML. Encontramos que los factores que influyen fuertemente en el El modelo incluye la intimidaci\u00f3n y el acoso, como era de esperar, pero tambi\u00e9n aspectos de su vida familiar, como estar en una familia con gritos y\/o discusiones serias. Esperamos que este estudio pueda proporcionar informaci\u00f3n para informar los esfuerzos de prevenci\u00f3n temprana\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El algoritmo de inteligencia artificial muestra que la autoestima es uno de los cuatro principales predictores de conductas suicidas en los estudiantes. M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Weller O, Sagers L, Hanson C, Barnes M, Snell Q, Tass ES (2021) Predicci\u00f3n de pensamientos y conductas suicidas entre adolescentes utilizando el marco de factores de riesgo y protecci\u00f3n: un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico a gran escala PLoS ONE 16(11) : e0258535.doi.org\/10.1371\/journal.pone.0258535 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> PLoS ONE <\/p>\n Proporcionado por Public Library of Science Cita<\/strong>: La IA puede proporcionar una fuerte predicci\u00f3n precisi\u00f3n para identificar a los adolescentes que han experimentado pensamientos suicidas (3 de noviembre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-ai-strong-accuracy-adolescents-experienced.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede ser reproducida sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Fig. 7. Las 10 preguntas m\u00e1s importantes para hombres y mujeres. Cr\u00e9dito: Weller et al., 2021, PLOS ONE, CC-BY 4.0 (creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/) Los investigadores han desarrollado un nuevo algoritmo basado en el aprendizaje autom\u00e1tico que muestra una alta precisi\u00f3n en la identificaci\u00f3n de adolescentes que est\u00e1n experimentando pensamientos y conductas suicidas. Orion Weller de la Universidad … Continuar leyendo \u00abLa IA puede proporcionar una fuerte precisi\u00f3n predictiva para identificar a los adolescentes que han experimentado pensamientos suicidas\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-3386","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3386","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3386"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3386\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3386"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3386"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3386"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}