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自杀行为是重大公共卫生问题，研究发现精准精神病学或能提升自杀干预效果，降低自杀率。
自杀行为依旧是一个至关重要的公共卫生问题，尽管开展了各种预防工作，但在降低自杀率方面进展有限。精准精神病学（Precision Psychiatry）的出现带来了希望，它根据个体的遗传、环境和生活方式因素来定制治疗方案。这一方法可以提高干预措施的有效性，因为目前的策略并不充分 —— 许多自杀身亡的人近期都看过医生，但由于自杀行为进展迅速、人们不愿寻求治疗以及对自杀意念识别不足，干预措施往往以失败告终。
近期研究发现，精准医学（Precision Medicine），尤其是通过使用机器学习（Machine Learning）和 “组学（‘omics’）” 技术，在改善自杀预防方面展现出了潜力，它能够识别高风险个体并制定个性化的干预措施。机器学习模型比传统方法能更准确地预测自杀风险，而基因标记和环境因素可以构建全面的风险概况，从而实现有针对性的预防策略。精神病学中的分层（Stratification），尤其是针对抑郁症的分层至关重要，因为仅治疗抑郁症并不能有效降低自杀风险。药物基因组学（Pharmacogenomics）以及关于炎症、心理痛苦和快感缺乏的新兴研究表明，特定的治疗方法可能对某些亚群体更有效。
总而言之，自杀预防中的精准医学虽然实施起来具有挑战性，但它有可能通过提供更个性化、及时且有效的干预措施来彻底改变治疗方式，有望降低自杀率并改善心理健康状况。这种新方法强调了针对自杀的特定策略以及分层研究的重要性，以便根据个体患者的特征更好地开展干预措施。
