【明報專訊】放完聖誕和新年假，正密鑼緊鼓應付校內考試的中小學生好大壓力，家長亦有擔心——學童自殺問題仍有發生，自己會不會逼得小孩太緊？這棘手問題一直困擾港人：究竟要做些什麼，才能阻止悲劇發生？因應人工智能（AI）發展屢屢突破人類想像，不少人想到用AI幫幫手。政府精神健康諮詢委員會委員、港大賽馬會防止自殺研究中心（下稱中心）總監葉兆輝為了解AI預測學童自殺的可行性，去年底邀請澳洲專家來港演講；專家言簡意賅：行不通。
「防止自殺預警系統」 有效識別高危群組
本報早前就「三層應急機制」（下稱機制）的第二層（校外支援）和第三層（轉介高風險中學生至醫管局專科門診）實施情况採訪葉兆輝，發現機制所覆蓋有自殺問題的學生，仍是少數。葉兆輝引研究指出，超過75%自殺學生從未求診精神科醫生。機制實施一年，第一層（校內識別高自殺風險中學生）如何能更精準，及早挽救學童人生？
葉兆輝負責檢視機制，正在寫報告予醫衛局。他說近年不同學童精神健康議題的持份者，都希望找到方法精準識別有自殺風險的人。中心近年建立「防止自殺預警系統」，運用機器學習技術，估計當下的自殺個案數字及識別自殺高危群組，提升公眾危機意識，及時識別警號，對受情緒困擾的人伸出援手。
「我們一直都想做預測，比如天氣預報寒流襲港，會叫人著多件衫，個觀念就是這樣。」葉兆輝說處理公共衛生問題，有三大要素：Knowledge（知識）、Attitude（態度）和Practice（實踐），「Knowledge是起碼要知道有問題，之後是Attitude態度轉變，透過數據講給人們知道，讓人知道做干預，是有機會改變。」
去年10至11月，中心識別了季節性學童自殺風險，葉兆輝表示當時中心曾跟學校講「可不可以放鬆少少呀，不要過度催谷學習」。2022年初第5波疫情期間，中心亦發出警號，發現長者是高危群組，聯絡政府等不同持份者，呼籲多加留意和支援長者精神健康。「是見得到效果的。第5波疫情（長者自殺風險）好勁的時候，三四日之後再跌落來」，葉兆輝補充。
AI預測準繩度低 難識別個案
看起來AI很有用？葉兆輝卻說，人類要分清楚希望AI幫手識別的，是「群組」還是「個案」；就前者，AI有一定效果，但就後者，目前學術界結論存疑。
墨爾本大學流行病學與生物統計學教授Matthew Spittal長期以大數據分析精神健康，他去年底到港大演講時指出，即使輸入人口特徵和詳細就診資訊，進行機器學習分析，預測自殺風險的準繩度也難過半。
一方面，所識別有自殺風險的人士，可能是「偽陽性（false positive）」，即實際上沒有風險。Spittal說這樣的後果可能包括該些人士被標籤。另一方面，AI仍難識別許多有自殺風險的人，造成「偽陰性（false negative）」，挽救不了該挽救的生命。
Spittal 以 自 己 即 將 發 表 的研究結果舉例，即使已知一人 過 往 有「 自 殘 行 為 」，或曾「在自殘後自殺」，能預測到他未來一年嘗試自殺的機率，都不超過20%。中心團隊的助理教授（研究）許育誠表示，既然已經知道該人士有這些經歷，其實不論能否精準「識別」自殺傾向，也應提供額外支援，「難道由得他？」
中心的數據顯示，2022年15歲以下女性青少年自殺率，由2022年每10萬人中0.5人，升至2023年4.2人；15歲以下男性青少年自殺率，由2022年每10萬人中1.3人，升至2023年2.1人。「識別個案是很困難的，因為10萬學童中有幾人自殺，如果一間學校有500個學生，那就是在20間學校內找幾個個案出來，你怎麼去找？」葉兆輝嘆了口氣。
日前教育局表示將延續機制，鼓勵學校及早識別及支援有較高自殺風險的學生，提醒校方留意較脆弱的學生，如家庭或朋輩關係欠佳、情緒比較敏感等。局方又指出，如有需要，學校可與輔導人員商討，安排有需要的學生進行精神健康篩查。
葉兆輝認為各持份者要清楚認識精神健康篩查的功用和限制。舉例而言，上月有患過度活躍症的學童疑因被3名教師訓斥，因此不開心，最終墮樓亡。葉兆輝無奈道：「讓那位小朋友量很多量表，可能都不會顯示得到他是最高風險。」他續稱，「不是說量表完全沒有用，它是可以給我們看到整體狀况。」如學校經精神健康篩查發現，校內有兩成學生有精神健康問題，那就要「對症下藥」，設法照顧整群學生的需要。
專家籲統一量表 預測需面道德難題
當生命被用以數據分析，難免感覺冷冰冰。形容數字多與少時，學者要衡量怎樣突出重點，又不會顯得冷漠。葉兆輝說精準找出有自殺風險的學生，有如中「六合彩四獎」，機率十分低，「你中過四獎未？是困難的」。
「政府想知道目前年輕人面對的問題，是好事來的，針對性做精神健康服務也沒有壞。」對量度到有風險的學生，葉兆輝建議校方多點關懷，「但不能說做了這件事，就一定減少了自殺，不能這樣想」。
據他和團隊了解，目前不同學校用不同類型的量表來評估學生精神健康需要，「各施各法」，量度到有一定風險的就安排介入。他指未來是否會沿用量表工具未有定論，但稱統一量表或許更好，方便統計，分析整體學童狀况。而AI預測自殺，是部分持份者根據過往量表成效不彰而開始考慮的方案。
許育誠點出另一量表和AI預測自殺的限制：老師不一定樂意讓很多學生用量表測試。「好多情况是老師很怕做assessment，因為如果全班好多同學屬於高風險，那接不住的話怎辦？」校方不一定希望在資源有限的情况下面對房間內的大象。
本報上月就機制第二及第三層採訪有精神健康需要的學生時，有學生指服務要排期，難滿足「應急」需要。葉兆輝就話，不論是量表還是AI預測自殺，都要面對道德難題——「如果你有量表而發現我有問題，又沒有服務給我，是不道德。」
同時，就算量表和AI預測有效，也難天天測。許育誠苦笑着說：「不可能每日都做些assessment，日日問你今天開不開心，今天開不開心，都奇怪的。」
回歸日常關懷 令學校成開心、安全的地方
教育局早前回覆本報稱，2023年全港中小學匯報的學生懷疑自殺身亡個案共32宗，2024年截至10月有22宗。葉兆輝會否認為結果不樂觀？他回應道「證明我們雖然很努力，但未必能把握最核心的問題」。
他說要肯定這幾年不同人就學童健康付出的努力，「awareness是增加了，態度都改善了」。而整體提升年輕人幸福和希望感覺，令學校變成開心和視為安全的地方，是目前防止自殺較可行方向。
許育誠認為，機制最大的好處，是提醒學校留意同學的狀態。團隊接觸的大部分學校都認同，是在機制實施後才仔細思考學童自殺對策，以前覺得不需要理會。
AI的確有很多功用，目前中心掌握死因裁判庭往年自殺數據，和新聞報道自殺數據，亦在AI幫助下，用後者最新報道宗數與前者比對，推測當天全港自殺宗數；也可以此數據庫認識新聞媒體的報道偏好（如傾向報道學童自殺，少報道長者自殺）；及在高危季節提醒不同機構多加介入對應群組。
在墨西哥，有健康監察公司「MeMind」開發AI手機應用程式，為超過一萬人提供精神健康檢查及諮詢服務。墨西哥政府去年9月指該程式讓國家自殺率降低9%。看到這則資訊後，記者馬上傳給葉兆輝，許育誠說團隊隨之討論在香港的應用展望。
可是，用AI預測自殺或輔助潛在自殺者，不無風險。葉兆輝指，「好似開飛機，某段時間可以自動駕駛，但上落一定要用人手，而且開飛機的人不能去睡覺」。他和團隊對AI防止自殺抱謹慎態度。讀電腦科學出身的許育誠反問：「當人去做諮詢都有困難，為什麼會覺得機器會做得好過人呢？」人工智能再有智慧，助人服務終歸要回到人本身。
【防止自殺篇】
文˙ 梁景鴻
{ 圖 } 資料圖片、網上圖片
{ 美術 } 朱勁培
{ 編輯 } 梁曉菲