近日，根据范德堡大学医学中心（Vanderbilt University Medical Center）的一项新研究，人工智能（AI）驱动的临床警报系统可以帮助医生识别有自杀风险的患者，从而在常规医疗环境中改善自杀预防工作。由科林·沃尔什（Colin Walsh）博士领导的团队在该研究中开发并测试了一种名为“范德堡自杀尝试与意图可能性模型”（VSAIL）的AI系统，旨在通过提示医生在常规门诊就诊时对患者进行自杀风险筛查。
研究发现，与被动的风险信息展示系统相比，主动打断医生工作流程的警报系统更加有效，能够促使医生在42%的警报出现时进行自杀风险评估，而被动系统的筛查率仅为4%。
沃尔什博士指出：“大多数自杀者在死亡前一年曾见过医疗提供者，通常是因其他健康问题，而非心理健康问题。但在某些环境下进行普遍筛查并不实际。因此，我们开发了VSAIL系统，旨在帮助识别高风险患者，并促使医生开展有针对性的筛查对话。”
在美国，自杀率已持续上升，成为美国第11大死亡原因，每年约有14.2万人每10万人死亡。研究表明，77%的自杀者在死亡前一年曾与初级护理提供者接触。为了改进风险筛查，研究人员开始探索如何识别最需要评估的患者。VSAIL模型通过分析常规的电子健康记录数据，计算出患者30天内发生自杀企图的风险。在早期的前瞻性测试中，尽管患者的记录被标记，但未进行警报干预，VSAIL系统仍有效地识别出高风险患者，其中每23名被标记的患者中就有1名后来报告了自杀意图。
在这项新的研究中，当患者被VSAIL系统识别为高风险时，他们在范德堡的神经科诊所就诊时，医生会随机接收到两种类型的警报——一种是打断医生工作流程的主动警报，另一种是简单显示在患者电子健康档案中的被动信息。研究选择神经科诊所作为研究对象，因为一些神经系统疾病与自杀风险增加有关。
研究人员指出，类似的系统可以在其他医疗环境中进行测试。“自动化系统仅在约8%的患者就诊时触发筛查警报，”沃尔什博士表示，“这种选择性方法使得忙碌的诊所也能在实施自杀预防工作时更为可行。”
这项研究共涵盖了7,732次患者就诊，持续了6个月，共触发了596次筛查警报。在30天的随访期内，研究团队在VUMC的健康记录中未发现任何随机警报组的患者出现自杀意图或自杀未遂的情况。虽然打断性警报系统在促使筛查方面更加有效，但也可能导致“警报疲劳”——即医生因频繁的自动化通知而感到困扰。研究人员指出，未来的研究应进一步探讨这一问题。
沃尔什博士总结道：“医疗系统需要平衡打断性警报的有效性与其潜在的负面影响。但这项研究的结果表明，结合有效设计的自动化风险检测和警报系统，可以帮助我们识别更多需要自杀预防服务的患者。”
参考文献：isk Model–Guided Clinical Decision Support for Suicide Screening, JAMA Network Open (2025). DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.52371
编辑：王洪
排版：李丽
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