Машинското учење може да помогне во стигмата за злоупотреба на супстанции

Истражувачки тим од Универзитетот во Ватерло покажа како машинското учење (ML) и анонимизираните податоци би можеле да помогнат во решавањето на стигмата поврзана со злоупотреба на супстанции во земјите во развој, што често го отежнува лекувањето.

Истражувачкиот труд, насловен „Модел за машинско учење за предвидување на индивидуална злоупотреба на супстанции со поврзани фактори на ризик”, беше објавено во списанието Annals of Data Science.

Увид во основните фактори

Новиот пристап обезбеди увид во основните фактори кои влијаат на тенденциите за злоупотреба на супстанции. Обезбедува сосема нов изглед на тема која често е опкружена со општествени и културни табуа.

Истражувањето идентификуваше неколку значајни фактори на ризик, како што се семејните односи, љубопитноста за експериментирање со дрога и односите со пријателите кои исто така страдаат од злоупотреба на супстанции.

Енамул Хаке е доктор-истражувач по компјутерски науки на Универзитетот во Ватерло и главен автор на истражувањето.

„Во земја како Бангладеш, луѓето може да се двоумат да разговараат за прашања за злоупотреба на супстанции“, рече Хаке. „Овој вид на истражување ќе им овозможи на креаторите на политики да имаат подобри информации и потоа да можат да дизајнираат подобри програми за да помогнат во справувањето со злоупотребата на супстанции“.

Обука за ML алгоритми за да се идентификуваат факторите на ризик

Новото истражување се заснова на податоци добиени од различни извори, како што се интервјуа еден на еден и масовни онлајн анкети. Податоците од истражувањето беа главно добиени од земјите во развој во Јужна Азија.

„Во земјите каде што го спроведовме истражувањето, собравме податоци од широк и разновиден фонд на испитаници“, продолжи Хаке. „Баравме различни испитаници врз основа на возраста, полот и социо-економскиот контекст“.

Тимот прво собра огромно количество податоци што требаше да се користат во студијата. Тие потоа се потпираа на алгоритми за машинско учење за да ги идентификуваат моделите и клучните фактори на ризик за злоупотреба на супстанции. Со цел да се спроведе делот од истражувањето за компјутерска наука, тимот постави повеќе фази на анализа и усовршување на податоците.

„Навистина се надевам дека ова истражување може да им помогне на луѓето кои се занимаваат со проблеми со злоупотреба на супстанции и да им ја добијат потребната поддршка“, рече Хаке.

Коавторите на истражувањето ги вклучија Увајс Ибна Ислам, Дејаалдин Алсалман, Мухамед Назрул Ислам, Мохамад Али Мони и Икбал Х. Саркер.

Овој нов пристап е еден од многуте примери за тоа како вештачката интелигенција и машинското учење може да се користат за справување со неколку психолошки и физички зависности. Овие технологии обезбедуваат многу можности за развој на иновативни третмани за иднината, како и за разбирање на основните фактори кои придонесуваат за секоја зависност.