Por qué predecir el suicidio es un desafío tan difícil y complejo

¿Quién se suicidará? Este terrible misterio del comportamiento humano ha adquirido particular intensidad a raíz de los recientes hechos que han involucrado a celebridades de alto perfil –y muy queridas– como Kate Spade y Anthony Bourdain. Es natural que las personas quieran saber por qué ocurren tales tragedias. Aquellos que están más cerca de quienes se quitan la vida a menudo se atormentan preguntándose si hay algo que hubieran podido hacer o deberían haber sabido para evitar el suicidio de un ser querido.

Como científico que se ha centrado en esta cuestión durante la última década, debería tener una idea muy clara de quién va a morir por suicidio y quién no. Pero la triste verdad es que no la tengo. Y aún más triste es que tampoco la tienen otros expertos en suicidios, psiquiatras o médicos.

La suma de las investigaciones sobre el suicidio muestra que no importa cuánto tiempo hemos conocido a alguien o cuánto sabemos sobre ellos. En mi investigación, mis colegas y yo hemos demostrado que solo podríamos predecir quién va a morir por suicidio con apenas un poco más de precisión que si lo hiciéramos con simples suposiciones al azar.

 

Necesitamos respuestas

El hecho de que el suicidio sea tan difícil de predecir –desafortunadamente– tomó aproximadamente 50 años para que muchos científicos lo apreciaran. Casi al mismo tiempo de que este reconocimiento se generalizara, surgió una nueva esperanza: una forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático. Como han demostrado varios grupos de investigación, este método puede predecir quien intentará o morirá por suicidio con hasta 90% de precisión.

Para entender por qué esto es así y por qué los humanos nunca podremos predecir con precisión el suicidio por nuestra cuenta, es necesario dar un paso atrás y comprender un poco más sobre la naturaleza de la cognición humana, el suicidio y el aprendizaje automático.

Como humanos nos encantan las explicaciones que tienen dos cualidades. Primero, deben ser simples, lo que significa que involucren una o un pequeño número de cosas. Por ejemplo, la depresión es una explicación simple para el suicidio.

En segundo lugar, las explicaciones deben ser determinadas, lo que significa que hay una explicación establecida para la totalidad o la mayoría de algo. Por ejemplo, la idea de que la depresión causa la mayoría de los suicidios es una explicación determinada. Este estilo explicativo simple y determinado es altamente intuitivo y muy eficiente. Es genial para ayudarnos a sobrevivir, procrear y seguir adelante.

Pero también es terrible para ayudarnos a entender la naturaleza. Esto se debe a que la naturaleza no es simple ni determinada. En las últimas décadas, los científicos han llegado a reconocer que casi todo –desde la física hasta la biología y el comportamiento humano– es complejo e indeterminado. En otras palabras, se necesita una gran cantidad de elementos combinados de una manera compleja para explicar casi todas las cosas, y no existe una receta establecida para la mayoría de los fenómenos físicos, biológicos o de comportamiento.

Sé que esta última idea de indeterminación es especialmente contradictoria, así que permítanme darles un ejemplo claro. La ecuación matemática X + Y = 1 es indeterminada. Como humanos, instintivamente tratamos de encontrar una solución (por ejemplo, X = 1, Y = 0). Pero no hay una receta establecida para resolver esta ecuación; hay soluciones casi infinitas. Es importante destacar, sin embargo, que esto no significa que “todo vale”. También hay valores casi infinitos para X o Y que no resuelven esta ecuación. Este borroso término medio entre “una solución” y “todo vale” es difícil de entender para la mayoría de los humanos, pero es como funciona mucho de la naturaleza.

La suma de nuestra evidencia científica indica que –al igual que muchas otras cosas en la naturaleza– las causas y los predictores del suicidio son complejos e indeterminados. Cientos, y tal vez miles, de cosas son relevantes para el suicidio, pero nada lo predice con mucha más precisión que simples suposiciones.

Por ejemplo, a menudo se considera que la depresión es un factor de predicción extremadamente importante del suicidio, pero alrededor del 2% de las personas severamente deprimidas finalmente mueren por suicidio, que es solo un poco más alto que el 1.6% de las personas de la población general de los Estados Unidos que eventualmente cometen suicidio. Tal patrón es consistente con la complejidad porque sugiere que debemos unir muchos factores para explicar el suicidio.

La empatía siempre importará

Entonces, ¿cómo debemos unir todos estos factores? Una solución intuitiva sería sumar muchos de ellos. Pero aun así, esto no funciona —la predicción es solo un poco más precisa que las suposiciones al azar.

Una solución mucho mejor sería encontrar de alguna manera una combinación optimizada de decenas o incluso cientos de factores. ¿Cómo podemos hacer esto? Una respuesta prometedora, como se ha dicho, es el aprendizaje automático.

En resumen, los programas de aprendizaje automático pueden procesar una gran cantidad de datos y aprender una combinación óptima de elementos para una tarea determinada. Por ejemplo, la mayoría de los estudios existentes de aprendizaje automático han utilizado datos de registros electrónicos de salud, que abarcan cientos de factores relacionados con diagnósticos de salud mental, problemas de salud física, medicamentos, demografía y patrones de visitas al hospital.

Los resultados de varios grupos en los últimos años han demostrado que este enfoque puede predecir consistentemente futuros intentos de suicidio y la muerte con un 80-90% de precisión. Múltiples grupos están trabajando actualmente en la aplicación de estos algoritmos a la práctica clínica real.

Una cosa importante a tener en cuenta es que no existe, ni existirá, un solo algoritmo o receta para la predicción del suicidio. Esto se debe a que el suicidio es indeterminado, al igual que la ecuación X + Y = 1. Probablemente existen algoritmos casi infinitos que podrían predecir el suicidio con un 80-90% de precisión, como han demostrado varios estudios. La investigación ya ha determinado que no son necesarios factores particulares para un buen algoritmo, y muchos tipos diferentes de algoritmos pueden producir predicciones precisas. Pero, de nuevo, esta indeterminación significa que también hay algoritmos malos casi infinitos.

Toda esta investigación muestra que el suicidio es lamentablemente demasiado complejo e indeterminado para que los humanos lo puedan predecir. Ni yo ni nadie más puede predecir con precisión quién va a morir por suicidio ni explicar realmente por qué una persona en particular decidirá quitarse la vida. El aprendizaje automático puede hacer un trabajo mucho mejor para aproximarse a la complejidad del suicidio, pero incluso esto se queda corto. Aunque puede realizar predicciones precisas, aún no puede decirnos cuándo alguien morirá por suicidio. Este “cuándo” en este tipo de predicciones es crítico, y es probable que aún falten muchos años para poder cuantificarlo.

Mientras tanto, ¿qué podemos hacer los humanos? Si bien no tenemos la capacidad de saber si alguien va a suicidarse o no, tenemos la capacidad de ser comprensivos y afectuosos. Si crees que alguien puede estar pasando apuros, habla con esa persona y hazle saber sobre opciones como el National Suicide Prevention Lifeline de EEUU. (1-800-273-8255).

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