该文综述机器学习与深度学习在自杀风险检测中的应用，数据源包括电子健康记录、社交媒体文本和问卷。随机森林、支持向量机及AraBert等模型预测效果良好，AUC可达0.958，准确率最高91%。可解释AI揭示抑郁、愤怒和社交孤立为主要风险因素，有助于临床干预决策。