Harvard universitetining psixologiya bo‘limi yetakchi tadqiqotchisi Matthew N. Nock boshchiligidagi jamoa, real vaqtli mobil ilova va sensor ma'lumotlari asosida o‘limga intilish harakatlarini bir hafta oldin taxmin qilishda yangi bosqichga erishdi. Ushbu natijalar Harvard study maqolasida e'lon qilindi va psixologik xavfni oldini olishda texnologiyaning roli yanada kuchaytirilishini ko‘rsatadi.
O‘limga intilish, ayniqsa yoshlar orasida, Amerika Qo‘shma Shtatlarida ikkinchi o‘rinda turgan o‘lim sababi bo‘lib, har yili jang, qirg‘oq, qotillik kabi barcha zo‘ravonlik turlari yig‘indisidan ko‘proq odamni o‘ldiradi. An’anaviy prognoz modellari odatda kelgusi olti oy, bir yil yoki hatto o‘n yil ichida xavf darajasini aniqlashga qaratilgan bo‘lsa, bu yondashuvlar ko‘pincha bemorlarning qisqa muddatli, kutilmagan o‘ylash o‘zgarishlarini e'tibordan chetda qoldiradi.
Ushbu tadqiqotda ishtirokchilar mobil ilova orqali kuniga bir necha marta, birinchi uch oyda kuniga olti marta, keyingi uch oyda esa bir marta, 20 savolga javob berishdi. Savollar 0‑10 diapazonidagi slayder bilan baholanib, “intensivlik”, “niyat” va “qarshilik” kabi o‘limga intilishning asosiy komponentlari hamda “xafa”, “umidsizlik”, “yolg‘izlik”, “g‘azab”, “tashvish” kabi his-tuyg‘ularni o‘lchashga mo‘ljallangan edi.
Javoblar bilan birga, ilova foydalanuvchining so‘rovnomani qabul qilishdan keyin qancha vaqt ichida boshlaganligi, to‘ldirishga qancha vaqt sarflaganligi kabi meta‑ma'lumotlarni ham yig‘di. Bu meta‑ma'lumotlar, foydalanuvchi ruhiy holatining tezkor o‘zgarishlarini aniqlashda qo‘shimcha signal sifatida ishlatilgan.
Tadqiqotda qo‘shimcha ravishda, ishtirokchilarga kiyimga o‘rnatiladigan sensorlar (yotoq monitorlari, yurak urishi o‘zgarishini o‘lchovchi qurilmalar) taqdim etildi. Sensorlar uyqu davomiyligi, yurak urish tezligi, teri elektr o'tkazuvchanligi kabi fiziologik ko‘rsatkichlarni yig‘ib, psixologik holat bilan bog‘liq bo‘lishi mumkin bo‘lgan o‘zgarishlarni aniqlashga yordam berdi.
Jamoa 600 dan ortiq yuqori xavfli kattalar va yoshlardan iborat guruhni o‘rganib, bir hafta oldin 75% o‘limga intilish harakatlarini hamda 87% o‘limga oid inqirozli holatlarni (hospitalizatsiya, tibbiy aralashuv) oldindan aniqlashga muvaffaq bo‘ldi. Bu ko‘rsatkichlar an’anaviy modellarning bir necha oylik yoki yillik prognozlariga nisbatan ancha yuqori.
Qiziqarli jihati shundaki, his-tuyg‘ular orasida “g‘azab” (agitation) o‘limga intilish xavfini ko‘rsatishda depressiyadan ancha kuchli indikator bo‘ldi: har bir qo‘shimcha ball g‘azabda o‘limga intilish ehtimoli 11% ga oshdi. Bu natija Nockning oldingi tadqiqotlari bilan ham mos keladi, u yerda ham g‘azabni vaqtinchalik “yong‘in ichida bo‘lish” holati sifatida tasvirlashgan.
An’anaviy prognozlar ko‘proq o‘tmishdagi ma'lumotlarga (savolnomalar, klinik tarix) tayanadi va natijada sezilarli darajada “yirik” xavf guruhlarini aniqlashga qodir. Biroq, ular qisqa muddatli o‘zgarishlarni, masalan, bir necha soat ichida yuzaga keladigan “intensiv” his-tuyg‘ularni ko‘ra olmaydi.
Real vaqtli monitoring esa har bir foydalanuvchining kunlik holatini kuzatib, xavf darajasining dinamik o‘zgarishini aniqlashga imkon beradi. Bu yondashuv nafaqat prognoz aniqligini oshiradi, balki tibbiy xodimlarga “erta ogohlantirish” tizimi orqali tezkor aralashuvni amalga oshirishga imkon yaratadi.
Garchi natijalar hayratlanarli bo‘lsa-da, tadqiqot bir necha cheklovlarga ega. Birinchidan, ishtirokchilar o‘z-o‘zini tanlagan holda ilovaga ro‘yxatdan o‘tgan, bu esa tanlov xatosi (selection bias) xavfini keltirib chiqaradi. Ikkinchidan, mobil ilova va sensorlar faqat ma'lum texnik infratuzilma (internet, smartfon) mavjud bo‘lgan sharoitda ishlaydi, bu esa kam rivojlangan hududlarda qo‘llashni cheklaydi.
Shuningdek, ma'lumotlarning maxfiyligi va etik muammolar ham muhim savollarni tug‘diradi: real vaqtli ruhiy holat monitoringi qanday shartlarda ma'lumotlar himoyalanadi, kimga va qanday maqsadlarda yetkaziladi? Bu savollar kelajakdagi tadqiqotlarda yanada aniqroq javob topishi lozim.
Ushbu yondashuv klinik amaliyotda bir qator ijobiy o‘zgarishlarni keltirib chiqarishi mumkin. Birinchi navbatda, bemorlar va klinikalar o‘rtasidagi aloqa real vaqtli bo‘lib, shoshilinch vaziyatlarda avtomatik ogohlantirishlar yuboriladi. Ikkinchidan, sog‘liqni saqlash tizimlari resurslarni yanada samarali taqsimlashga imkon beradi – yuqori xavfli bemorlar uchun maxsus monitoring dasturlari yo‘lga qo‘yiladi.
Kelajakda, sun'iy intellekt (AI) algoritmlari sensor ma'lumotlari, so‘rovnoma natijalari va elektron sog‘liq kartalarini birlashtirgan holda yanada murakkab prognoz modellarini yaratishi kutilmoqda. Buning natijasida, o‘limga intilish xavfi faqat bir hafta emas, bir necha kun yoki bir necha soat oldin ham aniqlanishi mumkin bo‘ladi.
Umuman olganda, Harvard tadqiqotchilarining yondashuvi ruhiy sog‘liqni saqlashda texnologiyaning o‘rni kuchayib borayotganini, an’anaviy klinik nazoratdan real vaqtli, ma'lumotga asoslangan tizimga o‘tish zarurligini ko‘rsatadi. Bu esa, oxir-oqibat, o‘limga intilish holatlarini kamaytirish va jamiyatda ruhiy sog‘liqni yaxshilashga xizmat qiladi.
Asl manba: current.fas.harvard.edu
Meta Muse AI — bu foydalanuvchilar nomidan vazifalarni bajaradigan yangi agentik AI tizimi. Muse Spark asosida ishlaydigan bu tizim, foydalanuvchilarning xavfsizligi va maxfiyati uchun maxsus virtual mashinalarda ishlaydi.
OpenAI ChatGPT Images 2.5 yangilanishida yangi Sketch funksiyasi kiritildi, bu foydalanuvchilarni chizmalar orqali tasvir yaratish imkoniyatini beradi.
Meta AI agent Muse ni taqdim etdi, bu odamlarning kunlik vazifalarini bajarish uchun mo'ljallangan shaxsiy AI yordamchisi. Muse osonlik va maxfiyiyatni ta'kidlab, raqobatchilariga qaraganda farq qilishni maqsad qiladi.
Google Cloud va Accenture birgalikda AI xizmatlarini korxonalar darajasida joriy etish uchun 1 000 mutaxassisni tayyorlaydi, raqobatchilarga qarshi kurashadi.