मशीन लर्निंग पद्धति से पदार्थ दुरुपयोग के स्टिग्मा को कम किया जा सकता है

वाटरलू विश्वविद्यालय की एक अनुसंधान टीम ने प्रदर्शित किया है कि मशीन लर्निंग (एमएल) और गुमनाम डेटा का उपयोग विकासशील देशों में पदार्थ दुरुपयोग से जुड़े स्टिग्मा को कम करने के लिए किया जा सकता है, जो अक्सर उपचार प्राप्त करना मुश्किल बना देता है।

शोध पत्र, जिसका शीर्षक “एक मशीन लर्निंग मॉडल जो व्यक्तिगत पदार्थ दुरुपयोग के साथ जुड़े जोखिम कारकों की भविष्यवाणी करता है,” अन्नल्स ऑफ डेटा साइंस पत्रिका में प्रकाशित हुआ था।

अंतर्निहित कारकों के बारे में जानकारी

नई दृष्टिकोण ने पदार्थ दुरुपयोग की प्रवृत्ति को प्रभावित करने वाले अंतर्निहित कारकों के बारे में जानकारी प्रदान की। यह एक ऐसा विषय है जो अक्सर सामाजिक और सांस्कृतिक تابुओं 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 दोस्तों के साथ संबंध जो भी पदार्थ दुरुपयोग से पीड़ित हैं।

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

“बांग्लादेश जैसे देश में, लोग पदार्थ दुरुपयोग के मुद्दों पर चर्चा करने से हिचकिचाते हैं,” हक ने कहा। “इस तरह के शोध से नीति निर्माताओं को बेहतर जानकारी मिलेगी और वे पदार्थ दुरुपयोग को संबोधित करने के लिए बेहतर कार्यक्रमों को डिज़ाइन करने में सक्षम होंगे।”

जोखिम कारकों की पहचान के लिए एमएल एल्गोरिदम का प्रशिक्षण

नई अनुसंधान विभिन्न स्रोतों से डेटा लेकर की गई थी, जैसे कि एक-एक करके साक्षात्कार और ऑनलाइन सर्वेक्षण। सर्वेक्षण डेटा मुख्य रूप से दक्षिण एशिया के विकासशील देशों से आया था।

“हमने जिन देशों में सर्वेक्षण किया, हमने विभिन्न आयु वर्ग, लिंग और सामाजिक-आर्थिक संदर्भ के आधार पर विभिन्न प्रतिभागियों से डेटा एकत्र किया,” हक ने जारी रखा।

टीम ने पहले अध्ययन के लिए एक बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया। फिर उन्होंने पदार्थ 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 उम्मीद है कि यह शोध पदार्थ दुरुपयोग के मुद्दों से जूझ रहे 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, धियालदीन अलसलमान, मुहम्मद नज़रुल इस्लाम, मोहम्मद अली मोनी और इकबाल एच सारकर शामिल थे।

यह नई दृष्टिकोण एआई और मशीन लर्निंग के कई उदाहरणों में से एक है जो मानसिक और शारीरिक दोनों तरह की लत को संबोधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। ये प्रौद्योगिकियां भविष्य के लिए नवीन उपचारों को विकसित करने और प्रत्येक लत के योगदान करने वाले अंतर्निहित कारकों को समझने के लिए कई अवसर प्रदान करती हैं।