Un estudio de la Universidad de Melbourne en Australia, destacó que la precisión de los algoritmos no es suficiente aún para detectar a personas que están en riesgo de atentar contra su vida. La investigación publicada en Plos Medicine analizó 53 estudios que utilizaron aprendizaje automático para predecir suicidio y/o autolesiones, un análisis que incluyó mas de 35 millones de historiales médicos que incluían 250 mil casos tratadas en hospitales.
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Como resultado pudieron observar que los algoritmos clasificaron erróneamente a más de la mitad de pacientes que posteriormente acudieron a servicios de salud por autolesiones o fallecieron de manera autoinfligida. Además, de las personas que fueron calificadas como de “alto riesgo” sólo el 6% se suicidaron y menos del 20% regresó a servicios de salud por autolesiones.
La propiedades predictivas de los métodos modernos basados en inteligencia artificial, a pesar de su deficiencia y nula mejora con respecto a métodos tradicionales, si han ayudado a reorientar el desarrollo para nuevos algoritmos de predicción de riesgos, puesto que en los últimos 50 años se han desarrollado múltiples escalas de evaluación que resultaron ser poco útiles.