Данное исследование представляет инновационный метод применения технологий искусственного интеллекта для раннего выявления рисков суицидального поведения у подростков в США. Авторы предлагают использовать алгоритмы машинного обучения для анализа специфических паттернов данных, которые могут указывать на критическое психическое состояние молодежи. Методология исследования направлена на интеграцию ИИ-инструментов в существующие системы психологической поддержки и мониторинга. Ключевым результатом является разработка модели, способной поддерживать инициативы по предотвращению кризисных состояний, обеспечивая более точную стратификацию рисков. Практическая значимость работы заключается в возможности масштабирования подобных ИИ-решений для снижения уровня смертности среди подростков через предиктивную аналитику. Внедрение данного подхода может существенно оптимизировать работу служб психологической помощи и повысить эффективность профилактических программ.