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本研究の目的は自殺リスクの高い若者を特定する実用的なリスク予測アルゴリズムを構築し、高リスクの対象への早期の適切な支援促進に貢献することである。具体的には、次の2点を実現することである。１）自殺企図および自殺に関連するリスクを予測するアルゴリズムの構築：学校・医療現場から収集される多様な情報を活用し機械学習を用いて自殺リスクを有する若者の特徴・パターンを解明する。２）潜在的に自殺リスクの高い若者と接する学校教員（養護教諭）や医療従事者のリスク発見促進とケアの意思決定を補助するツールの開発：データの収集システムは携帯端末およびクラウドを活用する。システムには国際的に評価されている自殺リスクに関する質問項目に加え日常的な事象に関する項目を搭載し、入力後に個人のリスクの程度が可視化されるシステムを構築する。また若者が精神不調を回答しやすい構造の工夫も進める。以上を達成するために、2021年度中に実施したことは次の通りである。
・複数の自治体ないし学校等から導入希望があった。既に協力関係にある新潟県では41校の県立高校および中等教育学校での検査実施。新たに長野県からの要請を受け10校で実施開始。この他にも各地の中学校、高等学校、中等教育学校での実施がはじまり合計約70校に代表者が開発した「精神不調アセスメントツール（RAMPS）」を導入し、保健室等で実施している。学校でのリスク評価と事後対応（保護者・医療機関等との連携）に寄与した事例が複数件報告された。自殺リスクの早期発見と支援等の実績が認められ、今後も実施規模が拡大する。
・導入校の対応、自殺予防に係る研修や、RAMPSのシステム開発に時間と労力が必要であった。今後の課題は得られたデータをもとに予測指標の妥当性・信頼性を確認し、より予測精度の高いリスク評価指標の構築を目指し、データ解析を進め
ていく。
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