＜予測困難で増加に歯止めがかからない自殺――AIのアルゴリズムとSNSの活用でその要因が飛躍的に解明できる？＞
今や自殺は、世代や地域を問わず深刻化する難題の一つ。WHO（世界保健機関）によれば、世界の自殺件数は年間80万件を超え、15～29歳の年齢層では2番目に多い死因となっている。アメリカで16年に自殺で亡くなった人は約4万5000人。99年から30％近く増加した。
自殺を事前に察知する術を見いだそうと、長年さまざまな研究が行われてきたが、いまだ突破口となりそうな成果はなきに等しい。しかしここにきて、意外な分野から「救世主」が現れるかもしれないとの期待が高まっている。AI（人工知能）が大きな飛躍をもたらす可能性があるというのだ。
そもそも自殺予測の大きな「壁」の一つは、要因を特定するのが難しいこと。鬱状態の人が自ら命を絶つ可能性が高いことを考えれば意外かもしれないが、自殺は多くの変数が絡み合った複雑なものだからだ。
17年にアメリカ心理学会の「心理学紀要」に発表された研究では、遺伝子や精神疾患、虐待など3428の危険因子を扱った過去50年の論文365本をメタ分析（複数の研究の分析結果の分析）。その結果、自殺を予測する上で1つの危険因子が臨床的に有意であることはない、との結論が出た。
そこで研究者らが提案するのが、数々の危険因子から有用なパターンを見つけるAIのアルゴリズムの開発だ。バンダービルト大学医療センターのコリン・ウォルシュ助教らが、17年にクリニカル・サイコロジカル・サイエンス誌で発表した研究は、その将来性を示している。
同研究では、自殺未遂や自傷行為で入院した患者3250人と、自殺未遂の経験がない患者1万2695人のカルテを比較。人種や年齢、薬の服用、既往症など診察で得られるデータに限定してコンピューターに機械学習させ、1週～2年間の期間で自殺を予測できそうなパターンを見つけ出させた。
するとAIアルゴリズムの予測精度は「2年以内に自殺を試みる可能性」で86％、「1週間以内」では92％に達した。ちなみに前述のメタ分析では、各種要因の精度は約58％だった。
ただし、実際にこうしたアルゴリズムを活用する上では、データの共有法やプライバシーの問題など、課題は数多い。さらに、詳しい情報のない不特定多数の人を対象にすることができないという問題もある。
その点でまったく違うアプローチが、昨年11月からフェイスブックが世界各地（EUを除く）で始めた自殺予防の取り組みだ。AIを活用して利用者の投稿や動画をスキャンし、自殺の可能性を示唆するものを抽出。危険性が高いと判断された場合は同社の専門対策チームに通知され、利用者本人やその友人に電話相談の利用を提案したり、必要に応じて各地域の自殺防止対策組織に連絡するというものだ。
これまでもフェイスブックは、プライバシー関連法が厳しいEU以外の地域では、AIを使って問題のあるコンテンツを抽出する実験を行ってきた。そのノウハウを自殺予防にも生かそうというわけだ。
実際にどの程度効果があるかはまだ未知数だが、世界で22億人を超える利用者を抱える同社がこうした取り組みを行う意義は大きい。AIはあくまで身元も病歴も分からない膨大な利用者の中から危険性が高い恐れのある人を洗い出すフィルター的な役割を担い、そこから専門家が対応の必要性や緊急度を判断するという形は、現時点では妥当と言えるだろう。
いずれはこうした取り組みで蓄積したデータやノウハウをも吸収し、AIが自殺予測のプロになる日も遠くないかもしれない。
＜本誌2018年11月20日号掲載＞
※11月20日号（11月13日売り）は「ここまで来た AI医療」特集。長い待ち時間や誤診、莫大なコストといった、病院や診療に付きまとう問題を飛躍的に解消する「切り札」として人工知能に注目が集まっている。患者を救い、医療費は激減。医療の未来はもうここまで来ている。
マシュー・ハットソン、佐伯直美（本誌記者）
今や自殺は、世代や地域を問わず深刻化する難題の一つ。WHO（世界保健機関）によれば、世界の自殺件数は年間80万件を超え、15～29歳の年齢層では2番目に多い死因となっている。アメリカで16年に自殺で亡くなった人は約4万5000人。99年から30％近く増加した。
自殺を事前に察知する術を見いだそうと、長年さまざまな研究が行われてきたが、いまだ突破口となりそうな成果はなきに等しい。しかしここにきて、意外な分野から「救世主」が現れるかもしれないとの期待が高まっている。AI（人工知能）が大きな飛躍をもたらす可能性があるというのだ。
そもそも自殺予測の大きな「壁」の一つは、要因を特定するのが難しいこと。鬱状態の人が自ら命を絶つ可能性が高いことを考えれば意外かもしれないが、自殺は多くの変数が絡み合った複雑なものだからだ。
17年にアメリカ心理学会の「心理学紀要」に発表された研究では、遺伝子や精神疾患、虐待など3428の危険因子を扱った過去50年の論文365本をメタ分析（複数の研究の分析結果の分析）。その結果、自殺を予測する上で1つの危険因子が臨床的に有意であることはない、との結論が出た。
そこで研究者らが提案するのが、数々の危険因子から有用なパターンを見つけるAIのアルゴリズムの開発だ。バンダービルト大学医療センターのコリン・ウォルシュ助教らが、17年にクリニカル・サイコロジカル・サイエンス誌で発表した研究は、その将来性を示している。
同研究では、自殺未遂や自傷行為で入院した患者3250人と、自殺未遂の経験がない患者1万2695人のカルテを比較。人種や年齢、薬の服用、既往症など診察で得られるデータに限定してコンピューターに機械学習させ、1週～2年間の期間で自殺を予測できそうなパターンを見つけ出させた。
するとAIアルゴリズムの予測精度は「2年以内に自殺を試みる可能性」で86％、「1週間以内」では92％に達した。ちなみに前述のメタ分析では、各種要因の精度は約58％だった。
ただし、実際にこうしたアルゴリズムを活用する上では、データの共有法やプライバシーの問題など、課題は数多い。さらに、詳しい情報のない不特定多数の人を対象にすることができないという問題もある。
その点でまったく違うアプローチが、昨年11月からフェイスブックが世界各地（EUを除く）で始めた自殺予防の取り組みだ。AIを活用して利用者の投稿や動画をスキャンし、自殺の可能性を示唆するものを抽出。危険性が高いと判断された場合は同社の専門対策チームに通知され、利用者本人やその友人に電話相談の利用を提案したり、必要に応じて各地域の自殺防止対策組織に連絡するというものだ。
これまでもフェイスブックは、プライバシー関連法が厳しいEU以外の地域では、AIを使って問題のあるコンテンツを抽出する実験を行ってきた。そのノウハウを自殺予防にも生かそうというわけだ。
実際にどの程度効果があるかはまだ未知数だが、世界で22億人を超える利用者を抱える同社がこうした取り組みを行う意義は大きい。AIはあくまで身元も病歴も分からない膨大な利用者の中から危険性が高い恐れのある人を洗い出すフィルター的な役割を担い、そこから専門家が対応の必要性や緊急度を判断するという形は、現時点では妥当と言えるだろう。
いずれはこうした取り組みで蓄積したデータやノウハウをも吸収し、AIが自殺予測のプロになる日も遠くないかもしれない。
＜本誌2018年11月20日号掲載＞
※11月20日号（11月13日売り）は「ここまで来た AI医療」特集。長い待ち時間や誤診、莫大なコストといった、病院や診療に付きまとう問題を飛躍的に解消する「切り札」として人工知能に注目が集まっている。患者を救い、医療費は激減。医療の未来はもうここまで来ている。
マシュー・ハットソン、佐伯直美（本誌記者）