自殺意図の間接的スクリーニングのための機械学習モデルの検証
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Validation of a machine learning model for indirect screening of suicidal ideation in the general population.
雑誌名：Sci Rep. 2025 Feb 24; 15(1): 6579.
概 要：
自殺は世界的に主要な死因の一つであり、公共の健康問題として懸念されています。本研究の目的は、COVID-19パンデミック初期に収集されたデータを基に、間接的な質問を用いた自殺傾向のスクリーニングのための機械学習モデルを検証することです。このモデルは、年齢や性別などのサブグループ間での自殺リスクの差異を明らかにすることを目指しています。1199人の回答者のうち、過去1ヶ月間に自殺意図を示したのは18.6%でした。このモデルは、異なる状況や時間枠においても有効性を示し、一般集団における自殺予防と介入のツールとしての可能性を強調しています。
方 法：
本研究は、1199人の一般人口を対象にした横断研究です。自殺意図の検出は、習慣、人口統計的特徴、ストレス対処戦略、生活の重要な側面に対する満足度に基づいて行われました。機械学習モデルは、早期のCOVID-19パンデミック中に収集されたデータを用いて開発されました。
結 果：
モデルは、異なる特性を持つ母集団においても良好に一般化し、機械学習のドリフトの影響を示さないことが確認されました。自殺意図の過去1ヶ月間の有病率は18.6%でした。このモデルは、異なる状況や時間枠においても有効性を示しました。
結 論：
間接的な自殺傾向スクリーニングのための機械学習モデルは、その有効性が確認され、自殺予防と介入のためのツールとしての可能性が示されました。一般集団における自殺リスクの評価において有用であると考えられます。