मशीन लर्निंग मादक द्रव्यों के सेवन के कलंक में मदद कर सकती है

वाटरलू विश्वविद्यालय की एक शोध टीम ने प्रदर्शित किया है कि कैसे मशीन लर्निंग (एमएल) और अज्ञात डेटा विकासशील देशों में मादक द्रव्यों के सेवन से जुड़े कलंक को दूर करने में मदद कर सकते हैं, जिससे अक्सर इलाज करना मुश्किल हो जाता है।

शोध पत्र, जिसका शीर्षक है "संबद्ध जोखिम-कारकों के साथ व्यक्तिगत मादक द्रव्यों के सेवन की भविष्यवाणी के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल, “जर्नल में प्रकाशित किया गया था डेटा विज्ञान के इतिहास.

अंतर्निहित कारकों में अंतर्दृष्टि

नए दृष्टिकोण ने उन अंतर्निहित कारकों की जानकारी प्रदान की जो मादक द्रव्यों के सेवन की प्रवृत्ति को प्रभावित करते हैं। यह एक ऐसे विषय को बिल्कुल नया रूप प्रदान करता है जो अक्सर सामाजिक और सांस्कृतिक वर्जनाओं से घिरा होता है।

शोध ने कई महत्वपूर्ण जोखिम कारकों की पहचान की, जैसे पारिवारिक रिश्ते, दवाओं के साथ प्रयोग करने की जिज्ञासा, और उन दोस्तों के साथ रिश्ते जो मादक द्रव्यों के सेवन से भी पीड़ित हैं।

एनामुल हक वाटरलू विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी शोधकर्ता और शोध के प्रमुख लेखक हैं।

हक ने कहा, "बांग्लादेश जैसे देश में, लोग मादक द्रव्यों के सेवन के मुद्दों पर चर्चा करने में झिझक सकते हैं।" "इस तरह के शोध से नीति-निर्माताओं को बेहतर जानकारी मिलेगी और फिर वे मादक द्रव्यों के सेवन से निपटने में मदद के लिए बेहतर कार्यक्रम तैयार करने में सक्षम होंगे।"

जोखिम कारकों की पहचान करने के लिए एमएल एल्गोरिदम का प्रशिक्षण

नया शोध विभिन्न स्रोतों, जैसे एक-पर-एक साक्षात्कार और बड़े पैमाने पर ऑनलाइन सर्वेक्षण, से प्राप्त आंकड़ों पर आधारित था। सर्वेक्षण डेटा ज्यादातर दक्षिण एशिया के विकासशील देशों से प्राप्त किया गया था।

हक ने आगे कहा, "जिन देशों में हमने सर्वेक्षण किया, वहां हमने उत्तरदाताओं के व्यापक और विविध समूह से डेटा एकत्र किया।" "हमने उम्र, लिंग और सामाजिक-आर्थिक संदर्भ के आधार पर विभिन्न उत्तरदाताओं की तलाश की।"

टीम ने सबसे पहले अध्ययन में उपयोग के लिए भारी मात्रा में डेटा एकत्र किया। फिर उन्होंने मादक द्रव्यों के सेवन के पैटर्न और प्रमुख जोखिम कारकों की पहचान करने के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम पर भरोसा किया। अनुसंधान के कंप्यूटर विज्ञान भाग को पूरा करने के लिए, टीम ने डेटा विश्लेषण और शोधन के कई चरण स्थापित किए।

हक ने कहा, "मुझे वास्तव में उम्मीद है कि यह शोध मादक द्रव्यों के सेवन के मुद्दों से निपटने में लोगों की मदद कर सकता है और उन्हें आवश्यक समर्थन दिला सकता है।"

शोध के सह-लेखकों में उवैसे इब्ना इस्लाम, धेयालदीन अलसलमान, मुहम्मद नजरूल इस्लाम, मोहम्मद अली मोनी और इकबाल एच. सरकार शामिल हैं।

यह नया दृष्टिकोण कई उदाहरणों में से एक है कि कैसे एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग कई मनोवैज्ञानिक और शारीरिक व्यसनों को संबोधित करने के लिए किया जा सकता है। ये प्रौद्योगिकियाँ भविष्य के लिए नवीन उपचार विकसित करने के साथ-साथ प्रत्येक लत में योगदान देने वाले अंतर्निहित कारकों को समझने के लिए कई अवसर प्रदान करती हैं।