退伍军人的自杀困境，AI会是一剂特效药吗？

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  还记得《神探夏洛克》中的华生吗？

  作为双男主之一的他魅力无限，但刚出场时，这位刚刚从阿富汗战争中负伤退伍的老兵，却因为心理问题连正常行走都做不到。直到与夏洛克出生入死一段时间以后，重新找回了生活的刺激与冒险，腿才慢慢恢复正常。

  但并不是所有的华生都能遇到夏洛克。更普遍的情况是，焦虑、抑郁等情绪障碍已经如同“传染病”一样在退伍军人身上发生，严重的还将产生自杀行为。

  

  问题比较严重的是美国。美军从2008年开始每年追踪统计军人自杀情况，调查显示，目前美国的退伍军人有2300万人，其中45%的人患有精神方面的疾病，有多达20万沦为流浪汉。平均每天退伍军人有22人自杀身亡，一年就有约8000人，比平民自杀率高50%。

  而同样的问题，在其他国家，比如韩国、印度和日本等也有出现。作为一个严重的社会课题，人工智能是不是能提供什么有效的助益呢？

  最近加州大学伯克利分校的研究人员就试图利用深度学习，来协助应对美国退伍军人的心理问题。

  第一军事大国，

  却沦为退伍军人自杀重灾区？

  美国退伍军人事务部报告数据显示，自从美国发动伊拉克和阿富汗战争以来，平均每年有8000名士兵自杀。这个数据甚至远高于美军在战场上死亡的士兵数量。可以说，热衷于“找事”的美国也是被“军人自杀危机”困扰最为严重的国家。

  之所以出现这种情况，一方面是美国作为世界第一军事大国，本身军队规模就很巨大，现役部队约140万，退伍军人有2300万人，并且很多军人还是在非本国境内执勤，发生心理问题的隐患自然也就更大了；

  另一方面，退伍军人一旦走出部队，往往面临着特殊的社会环境：

  首先，他们将失去原有的社会保障（退休金和医保），目前美国2300万退伍军人中，就有超过120万人没有医保，但有些又需要长期在医院接受治疗。这种情况直到现在也没有改善，就在几天前，就有三名美国退伍军人因为得不到所需的帮助，在退伍军人管理局的医疗机构内开枪自杀身亡。

  

  另外，习惯了部队生活之后，很难再投入正常的社会生活。大部分也不容易找到工作。因为在很多公司眼里，美国退伍军人就是一个“外来物种”，他们害怕这些军人有战争后遗症，也很难理解他们的战斗本领，如何才能转化成服务平民的能力。

  还有一部分退伍军人是因为任务创伤，患上严重的应激性精神障碍，也就是常说的“退伍军人病”。美国的退伍军人中就有45%的人患有精神方面的疾病，感到自己被孤立，这也是他们不愿重新开始社会生活，变成流浪汉或是选择自杀的原因。

  

  迫于压力，2017年，美国退伍军人事务部（以下简称VA）就推出了“百万退伍军人自杀预防示范项目”，以期寻找解决之道。

  但目前为止，除了修建篮球场、提供帮助热线、增加医疗援助等等，并没有更好的办法。那么，AI的介入能够让事情出现转机吗？

  预防自杀，AI能够做什么？

  最近，伯克利实验室启动了一个利用深度学习分析退伍军人电子健康记录(EHR)数据的研究项目，旨在把美国能源部DOE收集到的大约70万名退伍军人的医疗数据集，以及VA从2200万退伍军人中收集的HER基因数据，与高性能计算和人工智能分析相结合，来预防自杀、前列腺癌和心血管疾病。

  实验的目标是从数据池中寻找规律，训练出一个个性化的模型算法，根据量身定做的动态自杀风险指数，来提高对自杀风险患者的识别能力。比如判断出在医院进行自杀尝试的人是否会在30天内再次尝试自杀，并将这些信息及时反馈给VA的护理人员。

  

  （研究人员正在对电子健康记录(EHR)数据进行深入学习和分析）

  这项工作是怎么完成的呢：

  首先，研究人员根据这些多样化和复杂的信息进行了训练，让神经网络可以从医生语言中对那些具有高自杀风险的患者进行分类。

  然后，从中找出哪些词对最终预测的贡献最大，并跟踪这些词是如何产生并流动的，以此更好地了解自杀患者之间频繁出现的话题，并将之联系起来。

  当然，这一研究的推进并没有想象中那么顺利，目前还存在着几个不确定性：