作者：SAS 香港客戶諮詢高級經理滕嘉敦
近年香港的自殺問題愈趨嚴重，根據香港撒瑪利亞防止自殺會最新數據，本港 2022 年共錄得 1,080 宗自殺死亡個案，即平均每日近 3 宗，創自 2007 年以來新高；而學童自殺問題同樣令人擔憂，根據警方數字，本港 2023 年至少錄得 306 宗學童輕生個案，當中 37 人不治，以上種種均揭示港人精神健康狀況已響起警號。
面對自殺率高企的嚴峻挑戰，社會急需採取積極而有效的應對措施。事實上，不少國家正利用人工智能（ AI ）及數據分析技術，以搜集並分析大量數據，提前識別高自殺風險人士，做到防患未然，值得香港學習和借鑒。
有效及早發現具自殺傾向患者
與傳統預防自殺的措施相比，人工智能更能有效識別出潛在的危機和風險，及早發現具自殺傾向的患者，從而提供適時的援助。為有效緩解當地自殺比率，澳洲心理研究機構 Black Dog Institute 與 SAS 合作，於旗下 The Life Span 系統利用 AI 及數據分析技術整合、重整並分析來自不同來源的大量數據，以更準確地推斷可能發生自殺個案的時間及地點，有助防止達 21% 的自殺死亡個案及 30% 的自殺傾向個案。
此外，加拿大非牟利機構 Canada Health Infoway 亦同樣利用相關技術，識別社交平台上具自殘或自殺傾向的青少年。但由於社交平台用戶大多不會透露年齡等個人資料，為準確識別目標社群，機構透過數據分析及機械學習，利用自然語言處理、文字探勘、資料視覺化等技術建立用戶年齡預測模型，並在所收集的 230 多萬則帖文中，成功識別出約 110 萬則可能是由當地 13 至 17 歲的青少年所創作，以便進一步分析目標社群的潛在自殺個案。
借助 AI 改善醫療流程及資源分配
然而，僅憑提早識別恐怕只是治標不治本，若要有效遏止自殺率升勢，應從改善現有醫療體系入手，加強精神疾病患者支援並提升成效。惟根據醫管局數據顯示，本港公立醫院精神科醫患比例高達 1：761 ，當務之急定是增加相關醫護人員及配套，輔以 AI 及數據分析等先進技術，進一步優化醫療流程及資源分配，緩解精神疾病醫療資源嚴重失衡的困境。
以加拿大癖癮及精神健康中心（ The Centre for Addiction and Mental Health ）為例，中心使用數據分析平台預測求診者數量、未來床位及人手需求，並透過分辨患者等級，讓醫護人員按照分析結果進行資源分配，有助優化整體的醫療流程。此外，有關技術亦可為醫療團隊仔細分析病人病歷及曾經服用的藥物，制定合適的治療方案，並同時監測患者臨床心理狀況，了解其情緒狀態和需求，以提供相應的治療建議及援助。中心亦正研究 AI 、遙距醫療及基因組數據分析等技術的應用，冀進一步提升精神疾病治療品質。
誠然，應對香港自殺率飆升的危機需社會各界多方面的努力，透過善用 AI 及數據分析等先進科技，確實可事半功倍，不但能用作預防及識別高自殺風險人士的有效工具，更有助快速部署及作出最明智的精神病臨床決策，加強醫患支援以提升治療效率，化解逆境成就希望，有效阻止香港自殺風氣蔓延。
