Maschinelles Lernen könnte Stigmatisierung von Substanzmissbrauch helfen

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

Die Forschungsarbeit, die den Titel “Ein maschinelles Lernmodell zur Vorhersage von Substanzmissbrauch bei Einzelpersonen mit assoziierten Risikofaktoren” trägt, wurde im Journal “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. familiäre Beziehungen, Neugier, mit Drogen zu experimentieren, und Beziehungen zu Freunden, die auch unter Substanzmissbrauch leiden.

Enamul Haque ist ein PhD-Forscher in 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 zur Bekämpfung von Substanzmissbrauch zu entwerfen.”

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.

“In den Ländern, in denen wir die Umfrage durchgeführt haben, sammelten wir Daten von einer breiten und vielfältigen Gruppe von Befragten”, fuhr Haque fort. “Wir suchten nach verschiedenen Befragten basierend auf Alter, Geschlecht und sozioökonomischem Kontext.”

Das Team sammelte zunächst eine enorme Menge an Daten, um sie in der Studie zu verwenden. Dann verließen sie sich auf maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Schlüsselrisikofaktoren von Substanzmissbrauch zu identifizieren. Um den Teil der Forschung im Bereich Informatik 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 geben kann, 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 künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Bekämpfung verschiedener psychischer und physischer Abhängigkeiten eingesetzt werden können. Diese Technologien bieten viele Möglichkeiten, innovative Behandlungen für die Zukunft zu entwickeln, sowie die zugrunde liegenden Faktoren zu verstehen, die zu jeder Abhängigkeit beitragen.