בשנים האחרונות, תחום חקר ההתאבדות בוחן את הפוטנציאל של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה לפיתוח שיטות יעילות יותר לזיהוי וניטור נטיות אובדניות. כדי לקדם עוד עבודה חשובה זו, הפקולטה למדעי הנתונים וההחלטה בטכניון ארגנה דאטאתון המתמקד בפיתוח כלים לניטור מוקדם של נטיות אובדניות.
המציאות הטראגית של מקרי ההתאבדויות
התאבדות היא תופעה הרסנית שמשפיעה על אנשים ברחבי העולם. באופן מזעזע, בערך אדם אחד לוקח את חייו כל 40 שניות בממוצע. בישראל לבדה מתרחשות מדי שנה למעלה מ-500 התאבדויות, כשעוד אלפי ניסיונות התאבדות נרשמו. מתוך הכרה בדחיפות בטיפול בסוגיה זו, היום העולמי למניעת התאבדויות מצוין ברחבי העולם ב-10 בספטמבר. בעוד שהבנת התאבדות וגורמי הסיכון שלה נותרה אתגר מורכב, קיימות עדויות לכך שזיהוי מוקדם וטיפול מתאים יכולים להקל על הסבל ולמנוע ניסיונות התאבדות.
AI בישראל בחקר ומניעת התאבדויות
הופעת הבינה המלאכותית והזמינות הגוברת של מודלים של למידת מכונה פתחו דלתות חדשות בחקר התאבדויות. שיטות למידה חישוביות אלו הוכיחו הבטחה, על גישות מחקר מסורתיות המבוססות על מושגים תיאורטיים. תוך מינוף הממצאים הללו, הפקולטה למדעי הנתונים וההחלטות בטכניון ארגנה דאטאתון המתמקד בפיתוח כלים לניטור נטיות אובדניות. המשתתפים, שחולקו ל-16 קבוצות הכוללות כ-70 תלמידים, עבדו עם מאגר טקסטואלי שנאסף על ידי פרופ’ רועי רייכרט וקבוצת המחקר שלו, ביניהם שיר ליסק ואילנית סובול.
הפתרון המנצח הגיע בזכות צוות החוקרים צעירים של הטכניון
הצוות במקום הראשון הורכב מזיו ברזילי, ליעד דומב, עמרי לזובר ויהונתן וולוך. הם השתמשו במערך נתונים המכיל מידע מרשתות חברתיות על אנשים המציגים נטיות אובדניות. בהנחיית מומחי בריאות הנפש ומניעת התאבדויות, הצוות פיתח מערכת המסוגלת לזהות נטיות כאלה ולהתריע בפני אנשי קשר קרובים על הסיכון הפוטנציאלי של פגיעה עצמית. תקוותם היא שמערכת זו תציל חיים ותעלה את המודעות לנושא ההתאבדות.
את המיקום השני חלקו שתי קבוצות. צוות אחד, כולל עידן הורוביץ, ליאן פיכמן, שיר גיסלר ואריאל כהן שילבו למידת מכונה, בינה מלאכותית וחוות דעת מומחים מתחום בריאות הנפש. המערכת שלהם ניתחה וידאו ודיבור מפגישות טיפול פסיכולוגי באמצעות מודלים של זיהוי פנים וכלים לעיבוד שפה טבעית. ניתוח זה בזמן אמת נועד לספק אבחנות מדויקות של מחלות נפש או נטיות למחשבות אובדניות, ולסייע למטפלים בעבודתם.
הצוות השני במקום השני, המורכב מאריאל נובומינסקי, ולדיסלב קומנטני ואלכסנדר פריידין, הציע שיטה למדידה כמותית של המושג המופשט של “התהליך הרגשי”. על ידי כימות המצב הרגשי באמצעות נתונים טקסטואליים של אנשים המציגים נטיות אובדניות, הצוות שאף לאתר ולזהות את אלה שנמצאים בסיכון לפגיעה עצמית.
הצוות במקום השלישי, המורכב מעדן הינדי, ליאון חליקה וכפיר אליהו, התמקד בזיהוי תסמינים אובדניים כדי ליצור קבוצת ביקורת להשוואות סטטיסטיות בין אנשים בסיכון לאלו שאינם בסיכון. מודל הסיווג שלהם, למרות הנתונים מוגבלים, הראה תוצאות מבטיחות.
שיתוף פעולה וחונכות
הדאטון, בהובלת ד”ר גילה מולכו ובליווי ג’רמי עטיה מ-Data for Good Israel, קיבל תמיכה מעמותות שונות המושקעות בבריאות הנפש ובמניעת התאבדויות. ארגונים אלו הדריכו את התלמידים, העבירו מידע חיוני והניעו אותם לפתח פתרונות שיכולים להציל חיים. נוכחותם של חונכים כמו הרב שלום המר, מירה פרבשטיין מעמותת אר”ן וד”ר שירי דניאלס ואורי רחמן מעמותת “לחיים” סיפקה תובנות ונקודות מבט חשובות על נושא ההתאבדות המורכב.
