Por Qué Anticipar El suicidio Es Un Desafío Difícil y Complejo.

Why predicting suicide is a difficult and complex challenge

¿Quién va a suicidarse? Este terrible misterio del comportamiento humano ha adquirido una relevancia particular a raíz de los suicidios de las reconocidas y queridas celebridades Kate Spade y Anthony Bourdain. Es natural que las personas quieran saber por qué ocurren este tipo de tragedias. Aquellos que son más cercanos a quienes se quitan la vida suelen atormentarse, preguntándose si hay algo que podían hacer – o que deberían haber sabido – para evitar el suicidio de su ser querido.

Como científico que se ha enfocado en este tema durante la última década, debería tener una muy buena idea de quién va y quien no va a suicidarse. Pero la triste realidad es que no lo sé. El hecho más triste es que los otros expertos en suicidios, psiquiatras o médicos tampoco lo saben. Toda la investigación sobre el suicidio muestra que no importa cuánto tiempo hemos conocido a alguien o que tanto sabemos sobre ellos. En mi investigación, mis colegas y yo hemos demostrado que podemos anticipar quién va a suicidarse a penas con un poco más de precisión que las suposiciones de azar.

La necesidad de respuestas

Lamentablemente tomo aproximadamente 50 años para que la mayoría de los científicos advirtieran que el suicidio era tan difícil de anticipar. Hace algunos años, casi al mismo tiempo que este reconocimiento se popularizó, surgió una nueva esperanza: una forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático. Como varios grupos de investigación han demostrado en los últimos años, el aprendizaje automático puede predecir hasta con un 90% de precisión quién va a suicidarse o quien va a intentarlo.

Para entender el motivo de esto, y por qué las personas nunca podremos anticipar con precisión el suicidio, 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, las explicaciones deben ser simples, lo que significa que implican una cosa 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 existe una explicación establecida que explica 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 instintivo y muy eficiente. Es bueno para ayudarnos a sobrevivir, procrear, y superar nuestros días.

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

Reconozco que esta última idea de indeterminación es particularmente contradictoria, así que permítanme darles un ejemplo claro. La ecuación matemática X más Y es igual a 1 es indeterminada. Como humanos, instintivamente tratamos de encontrar una solución a esta ecuación (por ejemplo, X es igual a 1, Y es igual a 0). Pero no hay una fórmula establecida para resolver esta ecuación; en su lugar, existen soluciones casi infinitas para la misma. Es importante destacar, sin embargo, que esto no significa que “todo está permitido”. También existen valores casi infinitos para X y para Y que no resuelven la ecuación. Este terreno intermedio indeterminado entre “una solución” y el “todo está permitido” es difícil de comprender para la mayoría de los seres humanos, pero es la forma en la que funciona la naturaleza.

Toda 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 pueden relacionarse con el suicidio, pero nada predice el suicidio con mucha más precisión que las suposiciones al azar. Por ejemplo, suele considerarse que la depresión es un factor de predicción extremadamente importante del suicidio. Pero alrededor del 2 por ciento de las personas severamente deprimidas se suicida, lo que es solo un poco más alto que el 1.6 por ciento de las personas de la población general de los Estados Unidos que eventualmente deciden suicidarse. Este patrón es equilibrado con la complejidad porque sugiere que debemos unir muchos factores para explicar el suicidio.

La empatía siempre importará

Así que, ¿cómo debemos unir todos estos factores? Una solución intuitiva es complementar muchos de estos factores. Pero aun uniendo cientos de factores, esto no funciona – la predicción es solo un poco más precisa que las suposiciones al azar.

Una mejor solución sería encontrar de alguna manera una combinación optimizada de decenas o incluso cientos de factores. ¿Cómo podemos hacer esto? Una respuesta prometedora es el aprendizaje automático. En resumen, los programas de aprendizaje automático pueden procesar una gran cantidad de datos y aprender una combinación óptima de factores 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 modelos de visitas al hospital. Los resultados de varios grupos en los últimos años han demostrado que este método puede predecir de modo sistemático futuros intentos de suicidio y la muerte con un 80-90 por ciento de precisión. Múltiples grupos están trabajando actualmente en la aplicación de estos algoritmos a la práctica médica real.

Algo importante a tener en cuenta es que no existe, ni existirá, un solo algoritmo o fórmula para la predicción del suicidio. Esto se debe a que el suicidio es indeterminado, al igual que la ecuación de X más Y es igual a 1. Probablemente existen algoritmos casi infinitos que podrían predecir el suicidio con un 80-90 por ciento de precisión, como han demostrado varios estudios. La investigación ya ha confirmado que no son necesarios factores específicos para un buen algoritmo, y muchos tipos diferentes de algoritmos pueden producir predicciones precisas. Pero, de la misma forma, esta indeterminación significa que también existen malos algoritmos casi infinitos.

Toda esta investigación muestra que el suicidio lamentablemente es demasiado complejo e indeterminado para ser predicho por las personas. Ni yo ni nadie más podemos predecir con precisión quién va a suicidarse ni explicar realmente por qué una persona en particular se suicidó (esto incluye quienes se han suicidado). El aprendizaje automático puede hacer un trabajo mucho mejor para disminuir la complejidad del suicidio, pero incluso resulta muy poco. Aunque puede predecir con precisión quién va a suicidarse, aún no puede indicarnos cuándo se suicidará. Este aspecto de la predicción de “cuándo” es fundamental, y es probable que aún falten muchos años para ser calculado.

Mientras tanto, ¿qué podemos hacer las personas? Si bien no tenemos la capacidad de saber si alguien va o no a suicidarse, tenemos la capacidad de ser comprensivos y afectivos. Si crees que alguien puede estar pasando por dificultades, habla con ellos y hazles saber sobre los distintos recursos, como una línea telefónica de ayuda de prevención del suicidio.