מקדימים תרופה למכה, נלחמים באובדנות

התאבדות היא גורם מוות משמעותי בארץ ובעולם, ובכל שנה מתים בעולם כמיליון איש ובישראל כ-500. אף שבאוכלוסייה הכללית ההתאבדות אינה גורם מוות מוביל, בקרב צעירים עד גיל 24 היא סיבת המוות הראשית.

סיוע סוציאלי, פסיכולוגי ופסיכיאטרי הוא כלי יעיל במניעת התאבדויות, אולם הוא מופעל רק במקרים שהבעיה אובחנה והאדם מקבל טיפול. לפיכך נחוץ איתור של נטיות אובדניות באוכלוסייה הכללית. אתגר זה מורכב מאוד הן בשל העובדה שמידע רפואי בתחום בריאות הנפש מוגן בסודיות, והן משום שרבים באוכלוסיית הסיכון אינם פונים לסיוע.

ב-50 השנים האחרונות הושקעו מאמצים מחקריים רבים בפיתוח מודלים שיספקו איתור מוקדם של אנשים שנמצאים בסיכון ממשי לאובדנות. הבעיה היא שעד כה, המודלים הללו נשענו על שיטות סטטיסטיות מסורתיות וסיפקו ניבויים הדומים בהצלחתם לניבוי אקראי (chance level).

מחקר חדש של חוקרים מהטכניון והאוניברסיטה העברית מבשר על פריצת דרך בנושא זה. את המחקר שהתפרסם בכתב העת Scientific Reports מקבוצת Nature ערכו חוקרי הטכניון פרופ’ רועי רייכרט (מומחה בעיבוד שפה טבעית) הפוסט-דוקטורנט ד”ר יעקב אופיר (פסיכולוגיה קלינית) והדוקטורנט רפאל טיקוצ’ינסקי (פסיכולוגיה חישובית) עם חוקרי האוניברסיטה העברית ד”ר איתי סיסו (קוגניציה וביג דאטה), פרופ’ קריסטה אסטרחן (היבטים קוגניטיביים וחברתיים בלמידה) ופרופ’ ברוך שוורץ (אינטראקציה חברתית והתפתחות קוגניטיבית). 

הכלים שפיתחה הקבוצה מאפשרים זיהוי מוקדם של אוכלוסיות סיכון בתוך האוכלוסייה הכללית, כך שהאיתור אינו מוגבל לאוכלוסייה שפונה לסיוע נפשי. המערכת משלבת למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית עם תאוריה וכלי אבחון מעולמות הפסיכולוגיה והפסיכיאטריה, תוך שימוש ברשתות נוירונים רבודות. לדברי פרופ’ רייכרט, “כיום אנו מבינים שאיתור נטייה אובדנית אינו יכול להתבסס רק על הבעת מצוקה מפורשת (למשל: ‘אני רוצה למות’) או על נתונים רפואיים רשמיים כמו נתונים פיזיולוגיים מסריקות מוח, אבחנות פסיכיאטריות ונתונים אחרים מתוך רשומות רפואיות. המאמצים לנבא ניסיונות התאבדות על סמך נתונים דמוגרפיים, פסיכולוגיים ורפואיים לא הניבו הצלחה מרשימה למרות חמישה עשורים של מחקר אינטנסיבי. לכן הבנו שעלינו להרחיב את היריעה ולתקוף את האתגר מכמה כיוונים בעת ובעונה אחת.”

לדברי ד”ר אופיר, הרעיון למחקר נולד בעקבות  מותו הטראגי של הילד דוד-אל מזרחי ז”ל, ששם קץ לחייו בגיל 16 בעקבות מעשי בריונות ברשת ובמרחב הפיזי. “עד מהרה היה ברור כי כדי לזהות נטייה אובדנית בשלב מוקדם מספיק נדרש מחקר בין-דיסציפלינרי המשלב חוקרים מתחומים שונים. כך נוצרה אותה קבוצה בין-אוניברסיטאית ובין-תחומית.”

החוקרים גילו כי אנשים עם נטיות אובדניות ממשיות ממעטים להשתמש בפוסטים שלהם במילים מסוכנות מובהקות (כגון death, kill, suicide). הם משתמשים יותר במילים כגון תיאורים שליליים (bad, worst), קללות (bitch, fucking), ביטויי מצוקה רגשית (mad, cry, hurt, sad) ותיאורי מצבים פיזיולוגיים שליליים (sick, pain, surgery, hospital). זאת בשעה שה”לא-אובדניים” נוטים לבטא יותר רגשות חיוביים, חוויות חיוביות, התייחסויות לדת וגישות חיוביות כלפי החיים – קורלציה התואמת מחקרים רבים אשר זיהו גורמים אלה כגורמי חוסן בהקשר של מצוקה נפשית ורגשית.

בסך הכול ניתחו החוקרים למעלה מ-80,000 פוסטים שהועלו לפייסבוק על ידי משתמשים בגירים בארה”ב והשוו את דפוסי השימוש שלהם בשפה עם הציונים שלהם במנעד רחב של מדדים פסיכולוגיים תקפים. “הכוח של האלגוריתם שמבוסס על עיבוד שפה טבעית מגיע מהיכולת שלו לנתח כמויות בלתי נתפסות של רמזים שפתיים, דבר שבני אדם אינם מסוגלים לעשות,” מסביר רפאל טיקוצ’ינסקי. “בפרויקט הזה השתמשנו ברשתות נוירונים רבודות, שהן המילה האחרונה בתחום של בלשנות חישובית.”

פרופ’ אסטרחן משלימה ואומרת כי “למחקר יש חשיבות יישומית רבה באיתור של אנשים במצוקה והענקת עזרה נפשית בזמן. מעבר לכך הוא מדגים את הכוח הגלום בשיתוף פעולה רב-תחומי הדוק ושילוב ידע מתקדם במדעי החברה ובמדעי הנתונים. מצד אחד, השימוש בשיטות חישוביות מתקדמות פתח אפשרויות מחקריות חדשות. מצד שני, השיפור המשמעותי בשיעורי הדיוק הושג על ידי שימוש בתאוריות פסיכופתולוגיות בתוך המודלים החישוביים.”

“קשה לי עם קלישאות,” מסכם ד”ר אופיר, “אבל במקרה הזה אני מאמין שבסופו של יום, פריצת הדרך שהשגנו כאן מסוגלת להציל חיים. אני מקווה שהמחקר הנוכחי מסמן סנונית של תקווה בתחום הבריאות הנפשית.”