．洪蘭／捐WHO百萬美元 不如加強自殺防治
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洪蘭／捐WHO百萬美元 不如加強自殺防治
2018-06-02 01:03 聯合報 洪蘭（中央大學認知神經科學研究所教授）
一位輔導老師很沮喪的來找我，說過去教育部訓委會要他們叫學生簽不自殺切結書來預防自殺，結果學生一邊簽，一邊跳樓。她問有沒有比較有效的防止自殺方式？比如說，想要自殺的人，他們的大腦跟別人有不同嗎？可以看得到嗎？
可以的，卡內基美隆大學研究者發現在核磁共振中，看「湯匙」這個名詞時，大腦中跟動作有關的運動皮質區會活化起來；但因湯匙同時也跟「吃」有關，所以跟味覺有關的腦島及下額葉迴也會活化起來。因此可以用跟情緒有關的字，如「悲哀」、「羞恥」、「擁抱」、「恨」所引發的血流量不同，來區辨出自閉症或其他情緒疾病的人來。
哈佛大學則發展出一個簡短的內隱聯結測驗，將「死亡」和「我」出現在螢幕的一邊，「生命」和「不是我」在螢幕的另一邊，中間則出現和這兩組字有關的字，如「他們」、「存活」、「我」等，請受試者盡快按鍵來判斷中間的字應該屬於哪一邊。做完後，交換配對，將「生命」和「我」放在一起，「死亡」和「不是我」放在一起，再做一次反應時間的測驗。結果發現對「死亡和我」在一起的反應時間較快的人，後來去自殺的機率比其他人多了三倍。
七十年代，我在加州大學做過一個實驗，要學生盡快辨視一個一閃而過的字，因為呈現的時間很短，只有卅三毫秒，不足以使這個字進入意識界，他們會用猜的，會不由自主的說出潛意識的反應。系裡的助教比爾曾經單戀班上的女生Joan。當我給他看「女孩」這個字時，他本來應該回答「girl」或是「我沒看見」，卻脫口而出「Joan」。當他聽到自己的回答時，臉立刻紅起來，因為他是不自覺說出的。所以這個方法的確可以窺視一個人的內心。
研究者更用機器學習（machine learning）的方式，透過雲端，用大數據從病人的健康紀錄中，預測過去兩年內曾經企圖自殺的人，結果正確率九十％，而預測過去一周內企圖自殺者，準確率是九十二％。
現在可以用手機來做內隱聯結測驗(只要四分鐘)，再用健康紀錄的大數據找出他的自殺風險，然後直搗黃龍的問他：「告訴我，你打算自殺的那一天發生了什麼事？」「你怎麼知道你的壓力越來越大了？」「你生活中有沒有任何好的事情，可以說給我聽一聽嗎？」然後教病人用運動方法來調適心情，因為運動到心跳最高點的七十％時，大腦自己會分泌正向的神經傳導物質多巴胺。結果發現這種簡單直接的方式也很有效，九十七名自殺未遂的退伍軍人，在六個月內自殺機率減少了七十六％。目前美國國家衛生研究院院長宣布，要用以證據為基礎的方式去找出高風險者，來預防自殺。
台灣最近外交失利、經濟衰退、民不聊生。政府或許可以用捐贈給世界衛生組織的一百萬美元來改善國內的自殺防範設施，用我們自己的納稅錢來幫助我們自己的國民。那一百萬美元在世界衛生組織中，不過滄海一粟，對日子過不下去的老百姓卻是寶貴生命的挽回。
（作者為中央大學認知神經科學研究所講座教授）
