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自杀是全球范围内严重的公共卫生问题，社交媒体和网络平台的兴起为识别和预防自杀行为带来了新的挑战。过去，识别网络帖子中的自杀指标和相关内容依赖于人工版主或心理健康专家手动审查和分类内容。这种手动方法既耗费劳动力，又往往缺乏实时能力，导致无法及时向陷入困境的个人提供支持。此外，网络内容的规模使得传统方法难以处理不断增加的信息量。因此，该项目开发了人工智能系统，源于解决数字时代日益严重的自杀问题的紧迫性，该系统可以以超出人类能力的规模和速度处理数据，使其能够分析大量帖子、识别模式并实时检测潜在的自杀指标。这个提议的人工智能系统能够实时处理和分析大规模数据，从而实现早期发现和及时干预，大大提高自杀预防工作的有效性。主要目的是找到子系统中组件之间的强关联，并比较准确度以构建警报系统。“迟做总比不做好”，受害者可以通过所提出的方法获救并立即开始治疗。此外，这种人工智能系统有望通过为有自杀风险的个人提供更主动和个性化的支持，彻底改变心理健康护理领域。通过不断改进和发展，希望这项技术将在日益互联的世界中发挥拯救生命和促进心理健康的关键作用。
人工智能系统量化自杀指标并识别自杀行为
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