Innovative Data Science Approaches to Identify Individuals, Populations, and Communities at High Risk for Suicide (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: National Academies Press, Washington, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. Emerging real-time data sources, together with innovative data science techniques and methods - including artificial intelligence and machine learning - can help inform upstream suicide prevention efforts. Select social media platforms have proactively deployed these methods to identify individual platform users at high risk for suicide, and in some cases may activate local law enforcement, if needed, to prevent imminent suicide. To explore the current scope of activities, benefits, and risks of leveraging innovative data science techniques to help inform upstream suicide prevention at the individual and population level, the Forum on Mental Health and Substance Use Disorders of the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine convened a virtual workshop series consisting of three webinars held on April 28, May 12, and June 30, 2022. This Proceedings highlights presentations and discussions from the workshop. Emerging real-time data sources, together with innovative data science techniques and methods - including artificial intelligence and machine learning - can help inform upstream suicide prevention efforts. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9780309695060
- Titolo
- Innovative Data Science Approaches to Identify Individuals, Populations, and Communities at High Risk for Suicide (Paperback)
- Autore
- Health and Medicine Division
- Editore
- National Academies Press, Washington
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0309695066
- ISBN 13
- 9780309695060
Emerging real-time data sources, together with innovative data science techniques and methods - including artificial intelligence and machine learning - can help inform upstream suicide prevention efforts. Select social media platforms have proactively deployed these methods to identify individual platform users at high risk for suicide, and in some cases may activate local law enforcement, if needed, to prevent imminent suicide. To explore the current scope of activities, benefits, and risks of leveraging innovative data science techniques to help inform upstream suicide prevention at the individual and population level, the Forum on Mental Health and Substance Use Disorders of the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine convened a virtual workshop series consisting of three webinars held on April 28, May 12, and June 30, 2022. This Proceedings highlights presentations and discussions from the workshop.
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