Abstract
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открывают принципиально новые возможности для выявления и прогнозирования суицидальных наклонностей среди подростков. В данном исследовании рассматривается разработка системы оценки риска суицида, основанной на ИИ, путём интеграции современных алгоритмов МО и данных из различных источников. В качестве инструментов анализа поведенческих, психологических и социальных индикаторов были использованы нейронные сети, языковые модели на основе трансформеров (такие как BERT) и деревья решений. Разрабатываемая система объединяет информацию из активности в социальных сетях, медицинской истории и психометрических оценок для повышения точности прогнозирования. В работе также рассматриваются этические аспекты, включая защиту персональных данных, получение информированного согласия и обеспечение прозрачности алгоритмов, что необходимо для ответственного внедрения ИИ. Полученные результаты показывают, что предиктивные модели на основе ИИ значительно улучшают возможности раннего выявления рисков и вмешательства, обеспечивая проактивный и масштабируемый подход к поддержке психического здоровья подростков.