Các câu hỏi khảo sát xuất hiện trên một ứng dụng được những nhà nghiên cứu đưa ra. Ảnh: Kayana Szymczak.

Tháng 3 vừa qua, Katelin Cruz (29 tuổi) rời bệnh viện tâm thần mới nhất của mình với nhiều cảm xúc lẫn lộn quen thuộc. Một mặt, cô cảm thấy nhẹ nhõm khi rời khỏi phòng, nơi các y tá lấy dây giày của cô, đôi khi theo cô vào phòng tắm để đảm bảo cô sẽ không làm hại bản thân.

Nhưng cô chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn, cuộc sống bên ngoài của cô vẫn bất ổn như mọi khi với đống hóa đơn chưa thanh toán và không có nhà ở cố định. Tất cả khiến cô dễ dàng quay trở lại suy nghĩ tự tử.

Đối với những bệnh nhân có tâm lý mong manh, những tuần đầu sau khi rời bệnh viện tâm thần là giai đoạn khó khăn. Theo một nghiên cứu từng được công bố, tỷ lệ tự tử ở thời điểm này cao gấp 15 lần.

Tuy nhiên, lần này, Cruz rời bệnh viện như một phần của dự án nghiên cứu, sử dụng những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo để thực hiện nhiệm vụ đã khiến các bác sĩ tâm thần né tránh trong nhiều thế kỷ qua: Dự đoán ai có khả năng tự tử và khi nào, từ đó can thiệp kịp thời.

Trên cổ tay, cô đeo một chiếc Fitbit (đồng hồ điện tử) được lập trình để theo dõi giấc ngủ và hoạt động thể chất. Trên điện thoại thông minh của Cruz, một ứng dụng sẽ thu thập dữ liệu về tâm trạng, chuyển động và các tương tác xã hội của cô.

Mỗi thiết bị cung cấp một luồng thông tin liên tục cho nhóm các nhà nghiên cứu trên tầng 12 của Tòa nhà William James - nơi đặt khoa Tâm lý của trường Đại học Harvard.

Trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần, rất ít mảng có thể tạo ra nhiều hứng thú như áp dụng công nghệ - vốn sử dụng các thuật toán máy tính để dự đoán tốt hơn hành vi của con người.

Đồng thời, sự quan tâm lớn đối với các thiết bị cảm biến sinh học có thể theo dõi tâm trạng của một người trong thời gian thực, bao gồm các lựa chọn âm nhạc, bài đăng trên mạng xã hội, nét mặt hay biểu cảm trong giọng hát.

Matthew K. Nock, nhà tâm lý học tại Harvard, một trong những nhà nghiên cứu về tự tử hàng đầu của Mỹ, hy vọng việc kết hợp các công nghệ này với nhau thành một loại hệ thống cảnh báo sớm có thể được sử dụng trong trường hợp một bệnh nhân có nguy cơ tự tử vừa xuất viện.

Matthew Nock nhận định tỷ lệ tự tử ngày này không thay đổi so với 100 năm trước theo đúng nghĩa đen. Ảnh: Kayana Szymczak.

Ông đưa ra ví dụ này về cách nó có thể hoạt động: “Cảm biến báo cáo giấc ngủ của bệnh nhân bị xáo trộn. Cô ấy có điểm tâm trạng thấp trên bảng câu hỏi trong khi GPS cho thấy cô không ra khỏi nhà. Tuy nhiên, một máy đo gia tốc trên điện thoại lại cho thấy bệnh nhân đang di chuyển tại chỗ rất nhiều - biểu hiện của sự kích động. Đây là thuật toán gắn nhãn bệnh nhân. Lúc này, một tiếng kêu trên bảng điều khiển sẽ xuất hiện và bác sĩ sẽ liên hệ với bạn bằng một cuộc điện thoại hoặc một tin nhắn”.

Nghi ngại về độ chính xác

Có rất nhiều lý do để nghi ngờ rằng một thuật toán có thể đạt được mức độ chính xác hay không.

Thực tế, tự tử là sự kiện hiếm gặp, ngay cả với những người có nguy cơ cao nhất. Việc chẩn đoán nguy cơ tự tử cũng rất khó khăn và thường gây nhầm lẫn. Trong một số trường hợp, trách nhiệm có thể đặt lên bác sĩ tâm lý.

Trong khi đó, các thuật toán này yêu cầu dữ liệu chi tiết, dài hạn từ một số lượng lớn người bệnh khác nhau. Đây là điều gần như không thể khi chúng ta khó quan sát được số lượng lớn những người chết do tự tử.

Bên cạnh đó, dữ liệu cần thiết cho hình thức giám sát này làm dấy lên những vấn đề về việc xâm phạm quyền riêng tư của nhóm người dễ bị tổn thương nhất trong xã hội.

Tiến sĩ Nock cho hay ông đã nghe và quen với những lập luận này. Tuy nhiên, vị chuyên gia vẫn kiên trì với dự án, một phần vì thất vọng.

“Với tất cả sự tôn trọng dành cho những người đã làm công việc này trong nhiều thập kỷ qua, chúng tôi đã không học được nhiều về cách xác định những người có nguy cơ tự tử và có cách can thiệp phù hợp. Tỷ lệ tự tử hiện nay không thay đổi so với 100 năm trước. Vì vậy, chúng ta cần trung thực với bản thân hơn”, ông nói.

Vùng xám

Đối với bác sĩ tâm thần, ít nhiệm vụ nào gây căng thẳng thần kinh hơn chăm sóc những bệnh nhân họ biết là có nguy cơ tự tử khi ở nhà và không được giám sát.

Tiến sĩ Karen L. Swartz, một giáo sư tâm thần học tại Đại học Johns Hopkins, gọi đây là “vùng xám”.

Vị chuyên gia này chia sẻ vừa điều trị cho một bệnh nhân về vấn đề này. Đó là một phụ nữ thông minh, gai góc. Bệnh nhân thừa nhận cô ấy đã có ý định tự tử và còn ám chỉ đến một kế hoạch. Tuy nhiên, bệnh nhân này sợ hãi khi phải nhập viện.

Tiến sĩ Swartz tìm tới chồng của người phụ nữ này để xin lời khuyên. Theo anh, nếu ép bệnh nhân vào bệnh viện, cô ấy ngừng nhận hỗ trợ từ bác sĩ tâm lý.

Vì vậy, bác sĩ Swartz đã quyết định mạo hiểm, để người phụ nữ này ở nhà, điều chỉnh thuốc và chờ đợi. Trong thời gian sau đó, bệnh nhân đã tuân thủ các yêu cầu và dần cải thiện.

Tiến sĩ Swartz cho biết với kinh nghiệm của mình, kết quả trên càng khẳng định ý nghĩ tự tử có thể đến và đi mà không có dấu hiệu báo trước.

Vị chuyên gia nói: “Chúng tôi được yêu cầu dự đoán một điều rất khó đoán trước”.

Ngày càng có nhiều hệ thống chăm sóc sức khỏe chuyển sang công nghệ để thực hiện nhiệm vụ này. Các thuật toán dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ được rút ra từ hồ sơ y tế điện tử cũng như điểm số từ các bài kiểm tra về những yếu tố khác.

Theo một đánh giá năm 2017, các thuật toán đã được chứng minh là chính xác hơn phương pháp truyền thống - với hiệu quả không được cải thiện trong 50 năm qua.

Những phương pháp này đã được sử dụng trong một số cơ sở y tế. Kể từ năm 2017, Bộ Cựu chiến binh đã sử dụng một thuật toán để gắn nhãn 0,1% cựu chiến binh có nguy cơ tự tử cao nhất. Số lượng này lên tới vài nghìn bệnh nhân trong dân số 6 triệu người.

Hiệu quả như thế nào?

Vào khoảng 21h, một vài tuần sau khi Cruz hoàn thành 6 tháng nghiên cứu, một câu hỏi xuất hiện trên điện thoại của cô: "Ngay bây giờ, mong muốn tự sát của bạn mạnh đến mức nào?".

Không ngừng suy nghĩ, cô kéo ngón tay của mình đến mức cuối: 10.

Vài giây sau, cô được yêu cầu lựa chọn giữa hai câu: “Tôi chắc chắn sẽ không tự sát hôm nay” và “Tôi chắc chắn sẽ tự sát ngày hôm nay”. Cô ấy đã tìm đến lựa chọn thứ hai.

15 phút sau, điện thoại của Cruz đổ chuông. Một thành viên của nhóm nghiên cứu gọi cho cô ấy. Người này đã gọi 911 và giữ Cruz ở lại cho đến khi cảnh sát tới. Lúc này, bệnh nhân đã bất tỉnh.

Cô Cruz cho biết những câu hỏi của ứng dụng lúc đầu gây khó chịu nhưng sau đó là cảm giác được an ủi. Ảnh: Kayana Szymczak.

Sau khi cô tỉnh lại, một đội y tế đang xoa bóp xương ức cho Cruz - một thủ thuật gây đau đớn được sử dụng để hồi sinh người sau khi dùng thuốc quá liều.

Khuôn mặt Cruz tái nhợt dưới những lọn tóc xoăn sẫm màu. Cô gái này đang theo học chuyên ngành Điều dưỡng khi một loạt các cuộc khủng hoảng sức khỏe tâm thần xảy đến, khiến cuộc đời cô đổi hướng sang một hướng khác.

Cô đã trả lời một cách nghiêm túc khi các ứng dụng trên điện thoại của cô khảo sát về ý định tự tử 6 lần/ngày. Các tiếng chuông xâm phạm vào cuộc sống của Cruz nhưng cũng phần nào an ủi cô.

“Tôi có cảm giác mình không bị phớt lờ. Ai đó đang biết cảm giác của tôi. Điều này có thể giảm bớt một phần áp lực", cô chia sẻ.

Bệnh nhân này chia sẻ rằng công nghệ này - tính ẩn danh và ít khả năng phán đoán như con người - khiến việc yêu cầu trợ giúp trở nên dễ dàng hơn.

“Tôi nghĩ rằng việc nói sự thật với máy tính dễ dàng hơn. Thành thật mà nói, tôi cảm thấy an toàn hơn một chút khi biết rằng ai đó đủ quan tâm để đọc dữ liệu đó mỗi ngày. Tôi sẽ rất buồn khi nó kết thúc”, cô nói.