Big data skal forudsige potentielle selvmord

Foto : Tartila / Bigstock

Big data skal forudsige potentielle selvmord

Millioner af patientjournaler og en relativ simpel big data model gør det muligt at spotte personer, der kan forventes at begå selvmord.
Ved hjælp af data fra millioner af anonymiserede patientjournaler er det muligt at identificere mellem en trediedel og halvdelen af alle selvmordsforsøg. Endda flere år inden de reelt vil finde sted. Det viser et projekt som Ben Reis og hans forskerkollegaer på Predictive Medicine Group på Harvard Medical School har gennemført.
Vil du have fuld adgang til DataTech?

DataTech skriver til dig, der arbejder professionelt med data og analytics. Vi giver dig inspirerende cases, nyheder og debat om alt fra Machine Learning-modeller til dataetik.

Modellens opbygning

Der blev anvendt patientjournaldata fra en sundhedsdatabase, som indeholdt data strækkende sig over 15 år, fra 1998 – 2012. 1.728.549 patienter med 3 eller flere lægebesøg i den tidsperiode blev inkluderet i en naiv Bayes classifier model. Alle data var anonymiserede og projektet blev etisk godkendt af Harvard Schools Institutional Review Board.