最近的研究显示，在59个低收入和中等收入国家，有1/6的年轻人曾尝试过自杀，这引发了对有效预防策略的紧急需求。
挪威和丹麦的研究人员利用人工智能，具体是机器学习，对青少年自杀尝试的关键因素进行了识别，这为更准确和全面地了解青少年自杀风险提供了新的视角。
令人担忧的统计数据
研究揭示了一个严峻的现实，有4.65%的参与调查的青少年在过去12个月内尝试过自杀。这一令人不安的统计数据突显了解决这一问题的紧迫性，并突显了当前方法在估计风险因素方面的不足。
主要研究员、哥本哈根大学心理学系副教授米兰·奥拜迪强调了他们采用的人工智能驱动方法的变革性质。
揭示的关键风险因素
研究最显著的发现之一是，最近的自我伤害是青少年自杀尝试风险的最显著指标。此外，研究人员还确定了其他五个关键风险因素：
- 内化问题： 包括焦虑和抑郁等问题，对青少年自杀尝试的风险有着重要的贡献。
- 睡眠障碍： 睡眠问题成为一个关键的风险因素，强调了在青少年心理健康计划中解决与睡眠有关的问题的必要性。
- 饮食失调： 研究强调了识别和解决饮食失调作为预防自杀尝试的风险因素的重要性。
- 对未来前景的悲观态度： 对教育和职业前景持悲观态度被确定为一个强大的风险因素。
- 受害经历： 在亲密关系或更广泛的社会环境中经历受害对青少年自杀尝试的风险起着至关重要的作用。
自杀风险的复杂性
米兰·奥拜迪强调，青少年自杀尝试的风险涉及一系列的社交和心理过程，不能简化为各种社会、经济和心理压力的总和。为了应对青少年自杀尝试的激增，米兰·奥强调需要综合考虑各种因素，制定有效的预防和干预计划。
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