AI-tool kan helpen om kwaliteit 113-hulpverlening te verbeteren

Promovendus Salim Salmi ontwikkelde een AI-tool die hulpverleners van 113 Zelfmoordpreventie kan ondersteunen bij chatgesprekken met mensen die aan zelfdoding denken. Momenteel gaat hij na of en hoe deze digitale assistent kan worden ingevoerd bij de zelfmoordpreventielijn. Salmi, die zijn onderzoek uitvoerde bij het Centrum Wiskunde & Informatica, promoveert op 4 december aan de Vrije Universiteit Amsterdam.

Publicatiedatum
28 november 2024

Bij de 113 hulplijn kunnen mensen met gedachten aan zelfdoding terecht om anoniem hun gevoelens en zorgen te uiten, met als ultieme doel om zelfdoding te voorkomen. In 2023 werden er via telefoon en chat bijna 185.000 gesprekken gevoerd; 21,5% meer dan het jaar ervoor. 113 zoekt dan ook voortdurend naar nieuwe manieren om de hulp te verbeteren.

Voor zijn promotie-onderzoek werkte Salim Salmi aan een tool die met behulp van kunstmatige intelligentie online chats analyseert, en vervolgens adviseert hoe de hulpverlener het gesprek zou kunnen voortzetten. Maar dan moet zo’n tool wel ‘weten’ welke gesprekken effectief zijn en welke niet. Dat was een van de belangrijkste vragen in Salmi’s onderzoek, en tegelijkertijd een grote uitdaging: “We hebben veel tekstdata, maar die kunnen we niet koppelen aan uitkomsten. Omdat mensen anoniem contact opnemen, weet je niet hoe het ze vergaat na het gesprek. Daarom vroegen we hen om voor en na het gesprek een vragenlijst in te vullen. Die lijst kijkt naar de aanwezigheid van kenmerken die kunnen wijzen op suïcidaal gedrag. Hieruit komt een bepaalde score. Zien we daarin na het gesprek een verandering?”

Door jarenlang dergelijke gegevens te verzamelen, vormde zich een beeld welke gesprekken wel en welke niet tot een ‘goed’ resultaat leiden. Met deze informatie trainde Salmi een AI-model dat moet achterhalen welke delen van het gesprek een verbetering of juist een verslechtering teweegbrengen. Hij ontwierp het model zodanig, dat hij achteraf kon zien welke zinnen het model maatgevend vond voor de uitkomst van een gesprek.

Digitale assistent

De volgende stap was de ontwikkeling van een digitale assistent die de hulpverlener suggesties kan geven tijdens een 113 chatgesprek. Het model zoekt in zijn database met succesvolle gesprekken naar teksten die van toepassing zijn op de chat die gaande is, en doet een voorstel. Hulpverleners krijgen dus voorbeelden te zien van gesprekken die echt hebben plaatsgevonden, en besluiten zelf of ze die gebruiken.

Resultaten

De digitale assistent is uitvoerig getest. Eerst in een groep van 24 hulpverleners, daarna in een gerandomiseerde studie, waarbij 27 hulpverleners de beschikking kregen over de tool, en 21 niet. Salmi: “Ze bepaalden zelf wanneer ze de assistent raadpleegden en wat ze met de suggesties deden.” De resultaten: “Gesprekken met deze AI-tool duurden gemiddeld iets korter. Qua zelfeffectiviteit – het geloof in je eigen vermogen om een specifieke taak succesvol uit te voeren, red. – rapporteerden de hulpverleners weinig verschil. Ze kozen vooral voor de AI-assistent bij lastige gesprekken, waarin ze niet goed wisten door te dringen tot de persoon.”

De volgende stap is om het model uit te breiden van chat- naar telefoongesprekken. Nu zijn promotie-onderzoek is afgerond, begint Salmi aan een nieuw project: zijn tool integreren in het platform dat mensen gebruiken om hulp te vragen bij 113.

Meer informatie

Salim Salmi_portret

Salim Salmi (113 Zelfmoordpreventie, Stochastics groep CWI) promoveert 4 december 2024 aan de Vrije Universiteit Amsterdam. Zijn proefschrift is getiteld: ‘From Words to Actions. Natural Language Processing for suicide prevention helplines’.

Promotoren zijn: prof. dr. Rob van der Mei (CWI, VU), prof. dr. Sandjai Bhulai (VU)
Copromotoren: prof. dr. Renske Gilissen (113 Zelfmoordpreventie, Universiteit Leiden), dr. Saskia Mérelle (113 Zelfmoordpreventie)

Salim Salmi over zijn PhD-onderzoek