Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, la tasa de suicidio de personas de 10 a 24 años ha aumentado un 56% entre 2007 y 2017. En comparación con la población general, más de la mitad de las personas sin hogar han tenido pensamientos suicidas o han intentado suicidarse, informó el Consejo Nacional de Atención Médica para Personas sin Hogar.

Phebe Vayanos, El profesor asistente de Ingeniería Industrial y de Sistemas y Ciencias de la Computación en la Escuela de Ingeniería de Viterbi de la USC ha estado solicitando la ayuda de un poderoso aliado, la inteligencia artificial, para ayudar a mitigar el riesgo de suicidio.

"En esta investigación, queríamos encontrar formas de mitigar la ideación suicida y la muerte entre los jóvenes. Nuestra idea era aprovechar la información de la red social de la vida real para construir una red de apoyo de personas estratégicamente posicionadas que puedan 'vigilar' a sus amigos y recomendarles que ayuden según sea necesario. "Dijo Vayanos.

Vayanos, director asociado del Centro de Inteligencia Artificial en la Sociedad de la USC (CAIS), y su equipo han estado trabajando durante los últimos años para diseñar un algoritmo capaz de identificar quiénes en un determinado grupo social de la vida real serían las mejores personas para ser capacitadas como "guardianes" capaces de identificar señales de advertencia de suicidio y cómo responder.

Vayanos y Ph.D. candidata Aida Rahmattalabi, el autor principal del estudio "Exploración de la equidad algorítmica en problemas de cobertura de gráficos robustos, "investigó el potencial de las conexiones sociales como amigos, parientes, y conocidos para ayudar a mitigar el riesgo de suicidio. Su artículo se presentará en la trigésima tercera conferencia sobre sistemas de procesamiento de información neuronal (NeurIPS) esta semana.

"Queremos asegurarnos de que se esté vigilando al máximo número de personas, teniendo en cuenta las limitaciones de recursos y las incertidumbres de la implementación del mundo abierto. Por ejemplo, si algunas de las personas de la red no pueden asistir al entrenamiento de gatekeeper, todavía queremos tener una red de soporte sólida, "Dijo Vayanos.

Para este estudio, Vayanos y Rahmattalabi examinaron la red de relaciones sociales de los jóvenes sin hogar en Los Ángeles, dado que 1 de cada 2 jóvenes sin hogar ha considerado el suicidio.

"Nuestro algoritmo puede mejorar la eficiencia de los entrenamientos de prevención del suicidio para esta población particularmente vulnerable, "Dijo Vayanos.

Para Vayanos, la eficiencia se traduce en el desarrollo de un modelo y un algoritmo que pueden estirar los recursos limitados tanto como sea posible. En este escenario, los recursos limitados son los guardianes humanos. Este algoritmo intenta planificar cómo estos individuos pueden posicionarse y capacitarse mejor en una red para cuidar de los demás.

"Si eres estratégico, "dice Vayanos, "Puede cubrir a más personas y puede tener una red de soporte más sólida".

"A través de este estudio, también podemos ayudar a informar a los legisladores que toman decisiones con respecto a la financiación de iniciativas de prevención del suicidio; por ejemplo, compartiendo con ellos la cantidad mínima de personas que necesitan recibir la capacitación de guardianes para garantizar que todos los jóvenes tengan al menos un amigo capacitado que pueda cuidarlos, "Dijo Vayanos.

"Nuestro objetivo es proteger a la mayor cantidad posible de jóvenes, "dijo el autor principal, Rahmattalabi.

Un objetivo importante al implementar este A.I. sistema es garantizar la equidad y la transparencia.

"A menudo trabajamos en entornos con recursos limitados, y esto tiende a afectar de manera desproporcionada a poblaciones históricamente marginadas y vulnerables, "dijo el coautor del estudio Anthony Fulginiti, profesor asistente de trabajo social en la Universidad de Denver que recibió su Ph.D. de la USC, habiendo comenzado su investigación con Eric Rice, director fundador de USC CAIS.

"Este algoritmo puede ayudarnos a encontrar un subconjunto de personas en una red social que nos brinda la mejor oportunidad de que los jóvenes se conecten con alguien que haya sido capacitado para lidiar con limitaciones de recursos y otras incertidumbres, "dijo Fulginiti.

Este trabajo es particularmente importante para las poblaciones vulnerables, dicen los investigadores, particularmente para los jóvenes que se encuentran sin hogar.

"Una de las cosas sorprendentes que descubrimos en nuestros experimentos basados ​​en las redes sociales de jóvenes sin hogar es que los algoritmos de inteligencia artificial existentes, si se implementa sin personalización, dan lugar a resultados discriminatorios con una diferencia de hasta un 68% en la tasa de protección entre las razas. El objetivo es hacer que este algoritmo sea lo más justo posible y ajustar el algoritmo para proteger a los grupos que están en peor situación. ", Dijo Rahmattalabi.

Los investigadores del CAIS de la USC quieren asegurarse de que la cobertura de "guardianes" de los grupos más vulnerables sea lo más alta posible. Su algoritmo redujo el sesgo en la cobertura en las redes sociales de la vida real de los jóvenes sin hogar hasta en un 20%.

Rahmattalabi dijo:"Nuestra solución no solo avanza en el campo de la informática al abordar un problema computacionalmente difícil, pero también amplía los límites del trabajo social y la ciencia de la gestión de riesgos al incorporar métodos computacionales en el diseño y despliegue de programas de prevención ".