Maschinelles Lernen könnte helfen, den Stigma von Substanzmissbrauch zu überwinden

Ein Forschungsteam der University of Waterloo hat gezeigt, wie maschinelles Lernen (ML) und anonymisierte Daten dazu beitragen können, das Stigma zu überwinden, das mit Substanzmissbrauch in Entwicklungsländern verbunden ist, was es oft schwierig macht, eine Behandlung zu erhalten.

Der Forschungsbericht mit dem Titel „Ein Maschinelles-Lernen-Modell zur Vorhersage von individuellem Substanzmissbrauch mit assoziierten Risikofaktoren“ wurde in der Zeitschrift Annals of Data Science veröffentlicht.

Einblick in die zugrunde liegenden Faktoren

Der neue Ansatz bietet Einblick in die zugrunde liegenden Faktoren, die Substanzmissbrauchstendenzen beeinflussen. Er bietet einen völlig neuen Blick auf ein Thema, das oft von sozialen und kulturellen Tabus umgeben ist.

Die Forschung identifizierte mehrere signifikante Risikofaktoren, wie z.B. Familienbeziehungen, die Neugier, Drogen auszuprobieren, und Beziehungen zu Freunden, die auch unter Substanzmissbrauch leiden.

Enamul Haque ist ein PhD-Forscher im Bereich Informatik an der University of Waterloo und Hauptautor der Forschung.

„In einem Land wie Bangladesch können die Menschen zögern, über Substanzmissbrauchsprobleme zu sprechen“, sagte Haque. „Diese Art von Forschung ermöglicht es den politischen Entscheidungsträgern, bessere Informationen zu erhalten und dann bessere Programme zu entwickeln, um Substanzmissbrauch zu bekämpfen.“

Trainieren von ML-Algorithmen zur Identifizierung von Risikofaktoren

Die neue Forschung basierte auf Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Einzelinterviews und Online-Umfragen stammten. Die Umfragedaten stammten hauptsächlich aus Entwicklungsländern in Südasien.

„Innerhalb der Länder, in denen wir die Umfrage durchgeführt haben, haben wir Daten aus einer breiten und vielfältigen Gruppe von Befragten gesammelt“, fuhr Haque fort. „Wir suchten nach verschiedenen Befragten basierend auf Alter, Geschlecht und sozioökonomischem Kontext.“

Das Team sammelte zunächst eine enorme Menge an Daten, die für die Studie verwendet werden sollten. Anschließend verließen sie sich auf maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Schlüsselrisikofaktoren von Substanzmissbrauch zu identifizieren. Um den Informatik-Teil der Forschung durchzuführen, richtete das Team mehrere Stufen der Datenanalyse und Verfeinerung ein.

„Ich hoffe wirklich, dass diese Forschung Menschen helfen kann, die mit Substanzmissbrauchsproblemen zu kämpfen haben, und ihnen die Unterstützung gibt, die sie benötigen“, sagte Haque.

Co-Autoren der Forschung waren Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni und Iqbal H. Sarker.

Dieser neue Ansatz ist eines der vielen Beispiele dafür, wie KI und maschinelles Lernen eingesetzt werden können, um mehrere psychische und physische Abhängigkeiten zu bekämpfen. Diese Technologien bieten viele Möglichkeiten, innovative Behandlungen für die Zukunft zu entwickeln und die zugrunde liegenden Faktoren zu verstehen, die zu jeder Abhängigkeit beitragen.