Un estudio publicado en la revista Psychological Bulletin concluye que los factores de riesgo tradicionales, tales como la depresión, el abuso de sustancias, el estrés o intentos de suicidio anteriores, no son buenos predictores de suicidio.
Joseph Franklin, de la Universidad del Estado de Florida, hizo el descubrimiento luego de un exhaustivo examen de cientos de estudios de predicción de suicidas llevados a cabo en los últimos 50 años.
Esta falta de progreso se pone en evidencia observando las tasas de suicidio en los Estados Unidos donde, cada día, 117 personas se quitan la vida, es decir, más de 40.000 al año. Así, la tasa está en su nivel más alto en 30 años.
Si se comparan las tasas históricas de suicidio, homicidio y muertes por accidentes de autos, es posible ver verdad inquietante: en la década de 1970 las personas eran más propensas a morir asesinadas o en un accidente de automovilístico. Hoy en día, con leyes de delitos más duras y mejores características de seguridad de los autos, lo contrario el suicidio es mayor.
Durante el estudio, un meta-análisis de investigaciones anteriores, se encontró que 365 estudios sobre suicidas, eran defectuosos. Estos se concentraron en observar solo factor de riesgo, como la depresión o baja la serotonina en el cerebro; luego, se siguió a los pacientes por más de una década. Ese tipo de enfoque a largo plazo, señala el autor, produce factores de riesgo incompletos con los cuales no se pudieron identificar con precisión a quiénes necesitaban asistencia de salud mental.
Los investigadores están trabajando para cambiar esta forma diagnosticar a las personas que están en riesgo de suicidio, con método a corto plazo, ayudados por la inteligencia artificial, para poner en evidencia los factores de riesgo más precisos. Ahora, están probando un método de "máquina de aprendizaje" que emplea algoritmos para identificar los factores de riesgo para el comportamiento suicida.
Este procedimiento es similar al algoritmo de búsqueda de Google que combina cientos de factores basados en el historial de búsqueda personal, y más aún, para encontrar resultados precisos. El método de la “máquina de aprendizaje” combina cientos de factores de la historia de salud de una persona para mejorar la exactitud en la predicción del suicidio. Este método se puede implementar fácilmente a través de redes de hospitales grandes con millones de pacientes.
El trabajo está todavía está en curso y, cuando se concluya, significará un pasó enorme en la predicción del suicidio en un corto periodo de tiempo.