在美国，每天大约有120人自杀。全国数据显示，美国每年有近4.5万人自杀，自杀在美国主要的致死原因中排名第十，且自杀率还在逐年上升。

医疗保健提供者有办法阻止人们的自杀企图，但通常他们事先并不知道谁最需要干预。“这方面我们已经研究了50年，但我们的能力仍然取决于概率的大小，”Jessica Ribeiro说，她是佛罗里达州立大学的一名心理学家和研究人员。

现在，像Ribeiro这样的研究人员有了技术支持，这种现状可能很快就会改变。这些新方法并不通过一些众所周知的风险因素来认识自杀现象，如抑郁症或药物滥用，而是帮助人们认识到自杀是一种复杂的现象，是许多相互关联的生活事件的结果。

人工智能能够理解这种复杂性，并找出导致自杀的各种因素之间的关系，而这是人类大脑所无法做到的。Ribeiro说：“作为临床医生，很难接受这一点。”

到目前为止，研究结果还是非常准确的。通过使用人工智能，Ribeiro和她的同事们可以预测到某人在未来两年里是否有自杀企图，这一预测的准确率有80%。他们也能预测到在接下来的一周内某人是否有自杀企图，而这一预测的准确度则高达92%。他们的研究结果最近发表在了期刊《临床心理科学》上。

由于机器学习机制的存在，精确度如此之高是有可能的。研究人员将3200名企图自杀的人的健康记录匿名地输入到算法中，以帮助其更好地作出预测。该算法通过检查导致自杀的因素组合（从经年的药物使用到出入急诊的次数）来进行学习。

一些奇怪的因素可能与自杀有关，例如在有自杀企图前一年使用了扑热息痛，但这并不意味着扑热息痛的使用就可以单独作为一项自杀的风险因素。

Ribeiro说：“作为人类，我们想知道的是寻找方向在哪里。”“但这就好比是在问一幅画中最重要的一笔是哪一笔一样。”

由美国国防部高级研究计划署资助的公司Cogito开发了一款名为“陪伴”的手机应用，它可以自动收集用户的通信和操作模式数据。Cogito的科学家Skyler Place说：“我们不监听对话内容，但是会观察你打了多少次电话，有多少次是别人打错给你的。”“我们正在收集成百上千的数据点，并以一种人类无法达到的方式将它们组合在一起。”然后，这些数据会被用来建立一个风险评分，并提供给临床医生。如果这个分数随着时间的推移而发生改变，那么临床医生就会打电话给这个人，看看他们是否需要额外的治疗。

Cogito公司目前正在与美国退伍军人事务部展开合作，在科罗拉多州丹佛市的一个自杀预防中心对这一手机应用进行测试，让那些有高自杀风险的老兵使用这个应用。如果测试成功，Cogito的科学家Skyler Place预计在未来的几年时间里，这一应用将会得到更大规模地使用。

虽然人工智能工具可能可以预测谁有自杀倾向，但它无法准确预测他们会何时企图自杀。脸书（Facebook）正试图通过人工智能技术识别有潜在“自杀或自残”内容的帖子，向用户展示危机资源，来解决这一问题。专家表示，现在还不知道该平台的算法能否准确地识别出有自杀风险的用户，但他们已经找准方向并开始作出努力了。

发现有人有自杀风险后，如何处理将是另一大挑战。预防策略并不总是有效，而且在离开医疗机构后保护高危个人也会变得更加困难。

因此，佛蒙特大学和达特茅斯大学的研究人员已经开发了一个风险评估和预防系统。首先，患者要填写一份调查问卷，共11个问题，这些问题可以像精神病医生那样快速地评估一个人的自杀风险。

在蒙大拿（该州的自杀率在全国排名接近第一）进行的一项试验中，研究人员发现，在有急诊就诊经历的人中，其中5%有很高的自杀风险。但其中一半的人都并非是由于精神疾病方面的问题而入院。Bill J.Hudenko说：“如果不是有这个工具，我们就无法发现这些人。”他是达特茅斯盖泽尔医学院的一名精神病学助理教授。

这一风险评估工具与Proxi开展了合作，后者是一个新的心理健康应用，旨在提升患有抑郁症和其他疾病的人的幸福感和健康状况。Hudenko说：“Proxi的研发是基于这样一种理念，即心理健康和与临床医生的直接联系关联甚小，它在于和朋友及家人之间的联系，而朋友和家人是一个人天然的支持系统。”

Hudenko还补充说，如果一个病人被认为是有高自杀风险的，护士将帮他们安装Proxi应用程序，建立一个以朋友和家人为主体的支持系统。“因为我们知道预防自杀最重要的措施就是帮助他们与他人保持联系。”

在国防部的资助下，Ribeiro的目标是创造一种可以在诊所和急诊室使用的工具，以便更好地发现和帮助自杀高风险人群。

但并非所有想要自杀的人都有大量的医疗记录，他们甚至都没有进过医院。因此，另一个研究小组通过对一个更普遍的来源——智能手机——的数据进行研究，采取了类似的人工智能方法进行自杀预测。