＃自殺 ＃機械学習
自殺予防を行う上で、どのような要素があった時に自殺が起こりやすいのか、つまり危険因子について把握することが重要と言われています。
また、以前から自殺の危険因子について、性別や年代によって大きな差があることが指摘されており、一概に危険因子とは言っても、個人の持っている特性に応じた把握を行う必要性があると考えられます。
今回は、自殺の危険因子について、大規模なデータを機械学習によって分析して、予防に生かせる信頼性の高い証拠を得ようとした研究をご紹介します。
機械学習を用いた性別による自殺の危険因子
デンマークにおける研究で、1995年から2015年に自殺によって亡くなった14103人（男性72％、平均43.5歳）が分析の対象になりました。
結果として、以下の内容が示されました。
①全体的な危険因子としてあげられることの多い身体的な健康問題について、男性の場合の方が、女性よりも影響が大きい。
②精神疾患の存在や向精神薬の処方が行われていることは自殺の危険因子として重要である。
③危険因子の把握を行う期間として、6ヶ月という比較的短期よりも48ヶ月という長期に渡る場合の方が有効である可能性が高い。
上記の結果は非常に大雑把なまとめとして挙げられているものですが、実際には機械学習（Machine Learning ）によって、非常に数の多いデータから詳細な危険因子の把握が可能となっており、今後の自殺予防に生かされることが期待できると思われました。