פיתוח ישראלי: אלגוריתם לזיהוי מצוקה נפשית ולמניעת התאבדויות

אלגוריתם חדש, שפותח באוניברסיטת בן גוריון בנגב, עשוי לסייע במניעת התאבדויות באמצעות ניתוח שיחות תמיכה נפשית בצ'אט, תוך שימוש בתיאוריות פסיכולוגיות בתחום אובדנות ומצוקות נפשיות ובשילוב עם אלגוריתמי בינה מלאכותית מתקדמים לעיבוד שפה וטקסט. שיחות התמיכה מתבצעות על ידי עמותות המעניקות מענה נפשי מקוון באמצעות צ'אטים, ווטסאפ ופורומים אונליין. כך מדווח אתר וואלה.

זהו המחקר הראשון שנערך בשפה העברית לזיהוי ממוחשב של סיכון אובדני במהלך שיחות תמיכה ברשת. האלגוריתם מנתח דו-שיח בין פונה ומתנדב שעבר הכשרה מקצועית, ומתריע בזמן אמת אם השיח מצביע על רמת סיכון גבוהה של אובדנות.

טקסטים המעידים על מצוקה נפשית קשה יתריעו בפני המתנדב על סיכון אובדני מוגבר, ובהתאם לכך יחליט המתנדב האם לערב גורמים חיצוניים כגון כונן חירום ו/או להפעיל גורמים חיצוניים נוספים שיצילו חיים באופן מיידי.

בכל שנה נעשים כ-6,000 נסיונות התאבדות בישראל, כ-500 מתוכם מסתיימים במוות. המחקר נערך בישראל באמצעות איסוף נתונים וניתוח של למעלה מ-17,000 שיחות צ'אט אנונימיות שנאספו במשך חמש שנים. השיחות נוהלו עם 5,000 גברים ו-12,000 נשים בטווח גילים רחב, 10-65.

"המחקר הראה מעל 91% דיוק בזיהוי שיח אובדני במדד המקובל בתחום", אמר ל"וואלה" מוביל המחקר פרופ' קובי גל מהמחלקה להנדסת מערכות תוכנה ומידע באוניברסיטת בן גוריון.

השיחות התקיימו במערכת הדיגיטלית של עמותת סה"ר (סיוע והקשבה ברשת) הנותנת מענה וסיוע נפשי מקוון ופועלת למניעת אובדנות. קבוצת המחקר שילבה חוקרים מתחום הנדסת מערכות מידע ותוכנה, ניתוח שפה וגם פסיכולוגיה, שיתוף פעולה שאפשר לבנות אלגוריתם מדויק היודע לנתח את המלל ולזהות חשיבה אובדנית במהלך השיחה המקוונת בעזרת כלים פסיכולוגיים.