参考消息网1月30日报道据美国《星条旗报》网站1月27日报道，一项新研究发现，机器学习工具可以帮助陆军确定哪些军人的自残风险较高，并利用这些知识加强预防军人自杀的努力。

报道称，本月发表在英国《自然·精神卫生》杂志上的这份报告研究了陆军记录，以确定是否可以开发出人工智能（AI）模型来更好地预测谁会在他们每年的健康评估结束后的6个月内试图自杀。研究报告说，研究人员的算法发现，在特定时间框架内，25%被确认处于最高自杀预测风险的军人占到了实际自杀尝试的69.5%。

研究人员说，陆军每年进行的“定期健康评估”对于根据风险问题预测未来的自杀企图没有太大价值。例如，报告说，95%的自杀尝试事件发生在那些在健康评估中否认有自杀倾向的军人身上。

报告说，然而，研究人员利用54个陆军和国防部数据系统收集的数千个其他变量，证明机器学习在预测自杀倾向时是有效的。研究人员从陆军2014年至2019年的记录中提取了他们的样本组，对452473名现役军人和2096次军人自杀尝试事件进行了研究。

该报告说：“这一模型可以用来识别应该接受行为健康治疗的军人，并可以对哪些已经接受治疗的军人需要更密集治疗提出建议。”该报告是由来自多个大学和研究所的十几名研究人员共同撰写的。

报道指出，这些研究成果的发表正值美国军方努力应对自杀事件之际。在今年元旦美国陆军特种部队成员马修·利费尔斯贝格休假期间在拉斯维加斯特朗普国际酒店外自杀身亡后，这一长期以来一直备受关注的问题再次成为人们关注的焦点。当局说，利费尔斯贝格在租用的特斯拉电车起火前不久开枪自杀。

美国陆军说，有着广泛作战部署经历的利费尔斯贝格曾使用特种作战司令部提供的一个项目，该项目侧重于针对军人个人身心需求的“整体护理”。然而，军方说，在他的休假申请得到批准时，他没有表现出任何令人担忧的行为。

《自然·精神卫生》杂志的研究人员说，数据显示，军人很少会谈论自杀念头。新的研究结果表明，尽管五角大楼试图提高人们的心理卫生意识并加强心理卫生服务，但普通军人仍然担心，如果他们公开谈论自己的问题，会遭到污名化。

研究人员说，他们此项研究的局限性在于，没有分析基于这一模式的更密集干预需要陆军付出多少成本。不过，研究报告说，相对于防止心理问题导致“负面结果”的成本，这种干预也许是有效和廉价的。（编译/林朝晖）