स्वास्थ्य
मशीन लर्निंग मादक द्रव्यों के दुरुपयोग से जुड़ी कलंक को दूर करने में मदद कर सकता है
वाटरलू विश्वविद्यालय की एक अनुसंधान टीम ने प्रदर्शित किया है कि मशीन लर्निंग (एमएल) और गुमनाम डेटा विकासशील देशों में मादक द्रव्यों के दुरुपयोग से जुड़ी कलंक को दूर करने में मदद कर सकता है, जो अक्सर उपचार प्राप्त करना मुश्किल बना देता है।
शोध पत्र, जिसका शीर्षक “व्यक्तिगत मादक द्रव्यों के दुरुपयोग की भविष्यवाणी के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल जोखिम कारकों के साथ” है, अन्नल्स ऑफ डेटा साइंस पत्रिका में प्रकाशित हुआ है।
अंतर्निहित कारकों के बारे में जानकारी
नई दृष्टिकोण ने मादक द्रव्यों के दुरुपयोग की प्रवृत्ति को प्रभावित करने वाले अंतर्निहित कारकों के बारे में जानकारी प्रदान की। यह एक ऐसे विषय पर एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है जो अक्सर सामाजिक और सांस्कृतिक табुओं से घिरा होता है।
शोध में कई महत्वपूर्ण जोखिम कारकों की पहचान की गई, जैसे कि परिवार के संबंध, दवाओं के साथ प्रयोग करने की जिज्ञासा, और मादक द्रव्यों के दुरुपयोग से पीड़ित दोस्तों के साथ संबंध।
एनामुल हक एक पीएचडी शोधकर्ता हैं और वाटरलू विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में और शोध के प्रमुख लेखक हैं।
“बांग्लादेश जैसे देश में, लोग मादक द्रव्यों के दुरुपयोग के मुद्दों पर चर्चा करने में संकोच कर सकते हैं,” हक ने कहा। “इस तरह के शोध नीति निर्माताओं को बेहतर जानकारी प्रदान करेंगे और फिर वे मादक द्रव्यों के दुरुपयोग को दूर करने के लिए बेहतर कार्यक्रमों को डिज़ाइन करने में सक्षम होंगे।”
जोखिम कारकों की पहचान के लिए एमएल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना
नई अनुसंधान विभिन्न स्रोतों से डेटा के आधार पर आधारित थी, जैसे कि एक-एक इंटरव्यू और बड़े पैमाने पर ऑनलाइन सर्वेक्षण। सर्वेक्षण डेटा मुख्य रूप से दक्षिण एशिया में विकासशील देशों से सourced था।
“जिन देशों में हमने सर्वेक्षण किया, हमने एक विस्तृत और विविध पूल के उत्तरदाताओं से डेटा एकत्र किया,” हक ने जारी रखा। “हमने आयु, लिंग और सामाजिक-आर्थिक संदर्भ के आधार पर विभिन्न उत्तरदाताओं की तलाश की।”
टीम ने पहले अध्ययन में उपयोग के लिए एक बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया। फिर उन्होंने मादक द्रव्यों के दुरुपयोग के पैटर्न और मुख्य जोखिम कारकों की पहचान करने के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम पर भरोसा किया। कंप्यूटर विज्ञान के हिस्से को करने के लिए, टीम ने डेटा विश्लेषण और परिष्करण के कई चरण स्थापित किए।
“मुझे वास्तव में आशा है कि यह शोध मादक द्रव्यों के दुरुपयोग से जुड़े लोगों की मदद कर सकता है और उन्हें आवश्यक समर्थन प्रदान कर सकता है,” हक ने कहा।
शोध के सह-लेखकों में उवैसे इब्ना इस्लाम, धेयाल्दिन अल्सलमान, मुहम्मद नज़रुल इस्लाम, मोहम्मद अली मोनी और इकबाल एच सारकर शामिल थे।
यह नया दृष्टिकोण उन कई उदाहरणों में से एक है कि कैसे एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग कई मनोवैज्ञानिक और शारीरिक निर्भरता को दूर करने के लिए किया जा सकता है। ये प्रौद्योगिकियां भविष्य के लिए नवीन उपचार विकसित करने और प्रत्येक निर्भरता के योगदान करने वाले अंतर्निहित कारकों को समझने के लिए कई अवसर प्रदान करती हैं।
