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近日，一个美国研究小组在《自然人类行为》（论文链接）期刊网络版发文指出，利用机器学习技术表征人脑内的死亡和生命相关概念，可以高度准确地区分具有想法的病人和无想法的个体。该方法还可以在具有想法的人中，进一步区分出哪些做出过尝试，而哪些没有。
根据世界卫生组织统计，每年约有80万人身亡。评估风险是心理健康临床医生面临的最大挑战之一：具有想法的病人常常掩盖其自身意图，而临床医生对风险的预测也一直不甚理想。因此，人们亟需不仅仅依赖于自我报告的风险标记。
美国宾西法尼亚州卡内基梅隆大学的Marcel Just、David Brent和同事向具有想法的病人和对照组个体展示死亡和生命相关单词，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（死亡、残忍、麻烦、无忧无虑、良好和赞美）的神经活动应答以及5个脑区的神经活动最能区分想的病人和对照组个体。
之后，研究人员训练一个机器学习算法使用该信息来鉴定哪些被试是病人，哪些是对照组个体。算法准确鉴定出17位组病人中的15位，以及17位对照组健康个体中的16位。之后，作者仅研究想的病人，他们被分为两个小组：曾尝试过（9位）和未尝试过（8位）。研究人员训练了一个新的算法，它准确鉴定出了其中16位的情况。
该研究样本数量不大，因此有必要进行重复实验。尽管如此，正如Barry Horwitz在相应的新闻与观点文章中所说的，如果并扩展到其他精神疾病群体，那么Just与同事开发出的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。（来源：科学网 唐一尘）
