Suizid ist ein weltweites Problem, das ernsthafte gesundheitliche Folgen hat. Studien zeigen, dass die Suizidrate in den USA in den Jahren 1999 bis 2018 gestiegen ist, ebenso wie in Südkorea von 2000 bis 2018. Verschiedene Faktoren wie psychologischer Schmerz, Anhedonie und psychotische Erfahrungen wurden mit suizidalen Gedanken und Verhaltensweisen in Verbindung gebracht. Die Biologie und neurologischen Grundlagen von suizidalen Verhaltensweisen werden ebenfalls in verschiedenen Studien untersucht.
Es gibt auch Forschungsergebnisse, die künstliche Intelligenz und natural language processing nutzen, um psychische Krankheiten und das Rückfallrisiko von suizidalen Verhaltensweisen vorherzusagen. Darüber hinaus haben Studien gezeigt, dass strukturelle Veränderungen im Gehirn mit einem erhöhten Risiko für Suizidgefährdung bei Jugendlichen zusammenhängen können. Der Zusammenhang zwischen Angststörungen und suizidalem Verhalten wurde ebenfalls intensiv erforscht, wobei Erkenntnisse aus neuroimaging-Studien wichtige Einblicke in die physiologischen Prozesse bei Suizidalität liefern.
Es ist wichtig, dass eine ganzheitliche Herangehensweise an die Prävention von Suizid und die Behandlung von psychischen Erkrankungen angewendet wird. Die Einbeziehung von Machine Learning, neuroimaging und Biomarkern kann helfen, frühzeitig Warnzeichen zu erkennen und effektivere Behandlungs- und Präventionsstrategien zu entwickeln. Die Identifizierung von Risikofaktoren und die Untersuchung von Struktur- und Funktionsveränderungen im Gehirn sind entscheidend, um das Verständnis und die Intervention bei suizidalen Gedanken und Verhaltensweisen zu verbessern.