经济日报讯 记者佘惠敏报道：《自然—人类行为》近日在线发表的一篇论文显示，利用机器学习技术表征人脑内的死亡和生命相关概念，可以高度准确区分个体是否具有自杀意图。该方法还可以在具有自杀意图人群中，进一步区分出哪些做过自杀尝试。

　　据世界卫生组织统计，每年约有80万人因自杀结束生命。评估自杀风险是心理健康临床医生面临的最大挑战之一：具有自杀意图的病人常进行掩盖，医生对自杀风险的预测也一直不理想。

　　美国卡内基梅隆大学的研究人员向具有自杀意图的病人和对照组个体展示死亡和生命相关单词，并在此过程中对他们进行功能性磁共振成像扫描。结果发现，对其中6个单词的神经活动应答和5个脑区的神经活动最能区分出想自杀者。

　　之后，研究者利用机器学习算法对该信息进行鉴定。算法准确鉴定出17位自杀组病人中的15位，以及17位对照组健康个体中的16位。之后，研究者把想自杀者分为两个小组：曾尝试过自杀（9位）和未尝试过自杀（8位），并利用新算法准确鉴定出其中16位的情况。据悉，这种方法与类似的功能性神经造影方法将有望成为诊断神经精神疾病的主要医学工具。

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