Machinelearning en suïcidepreventie

Suicide is inherently difficult to predict. Epidemiological research identified many general risk factors such as a depression, but these predictors have limited predictive power. Machine learning offers a set of tools that can combine hundreds of predictors resulting in the most optimal prediction. It might therefore offer a powerful way to predict inherently complex behaviour such as suicide. In a recent study, state of the art ML algorithms where applied to a large Swedish dataset of 126.205 patients treated in psychiatry containing over 400 potential risk factors. Although the presented results such as an area under the curve if 88% sounds promising, many questions on for example the cost of a false negative remain unanswered. In our comment, we critically discuss the presented findings, and bring up some unanswered questions.

Conflict of interest and financial support: none declared.

Dat machinelearning ons kan helpen om een complex probleem als suïcidaliteit te doorgronden wordt duidelijk uit een recent onderzoek. Een algoritme kan suïcidaal gedrag voorspellen, zo luidt de conclusie. Maar wat heb je daar als behandelaar werkelijk aan? En kan een suïcidepoging ook worden voorkomen dankzij machinelearning?

Suïcide is ongelofelijk lastig te voorspellen. Epidemiologisch onderzoek heeft ons veel geleerd over algemene risicofactoren, zoals een depressie, toch is de inschatting van het risico op suïcidaliteit door een behandelaar vaak niet beter dan het opgooien van een muntje.1 Dat ligt niet aan de hulpverlener, of aan de onwillige patiënt, maar eerder aan de complexiteit van suïcidaliteit. De huidige consensus is dat suïcidaal gedrag het gevolg is van een veelheid aan factoren die op een complexe manier elkaar in de loop van tijd beïnvloeden.2 En laat complexiteit nu iets zijn waarmee machinelearningalgoritmes goed om kunnen gaan.3 In tegenstelling tot traditionelere statistiek, kan machinelearning een veelvoud aan interacties tussen risicofactoren verkennen, om zo tot de beste voorspelling te komen. Machinelearning wordt dan ook gepresenteerd als dé oplossing voor alle problemen in de zorg, net als eerder met e-health werd gedaan. Aan de lopende band worden onderzoeken gepubliceerd waarin…