Machine Learning Kan Helpen Bij Stigmatisering Van Middelenmisbruik

Een onderzoeksteam van de Universiteit van Waterloo heeft laten zien hoe machine learning (ML) en geanonimiseerde gegevens kunnen helpen bij het aanpakken van de stigmatisering die vaak samenhangt met middelenmisbruik in ontwikkelingslanden, waardoor het moeilijk kan zijn om behandeling te krijgen.

Het onderzoeksrapport, getiteld “Een Machine Learning Model voor het Voorspellen van Individueel Middelenmisbruik met Geassocieerde Risicofactoren“, is gepubliceerd in het tijdschrift Annals of Data Science.

Inzicht in Onderliggende Factoren

De nieuwe aanpak biedt inzicht in de onderliggende factoren die van invloed zijn op de neiging tot middelenmisbruik. Het biedt een geheel nieuwe kijk op een onderwerp dat vaak omgeven is door sociale en culturele taboes.

Het onderzoek heeft verschillende significante risicofactoren geïdentificeerd, zoals familierelaties, een nieuwsgierigheid om experimenten met drugs uit te voeren en relaties met vrienden die ook te maken hebben met middelenmisbruik.

Enamul Haque is een PhD-onderzoeker in informatica aan de Universiteit van Waterloo en de hoofdauteur van het onderzoek.

“In een land als Bangladesh kunnen mensen terughoudend zijn om over middelenmisbruik te praten”, zei Haque. “Dit soort onderzoek zal het mogelijk maken voor beleidsmakers om betere informatie te hebben en vervolgens betere programma’s te ontwikkelen om middelenmisbruik aan te pakken.”

Training van ML-Algoritmen om Risicofactoren te Identificeren

Het nieuwe onderzoek was gebaseerd op gegevens die zijn verzameld uit verschillende bronnen, zoals een-op-een interviews en massaal online onderzoek. De onderzoeksgegevens kwamen voornamelijk uit ontwikkelingslanden in Zuid-Azië.

“Binnen de landen waar we het onderzoek hebben uitgevoerd, hebben we gegevens verzameld uit een brede en diverse groep respondenten”, zei Haque verder. “We hebben naar verschillende respondenten gekeken op basis van leeftijd, geslacht en socio-economische context.”

Het team verzamelde eerst een enorme hoeveelheid gegevens om te gebruiken in de studie. Vervolgens vertrouwden ze op machine learning-algoritmen om patronen en sleutelrisicofactoren van middelenmisbruik te identificeren. Om het computerwetenschappelijke deel van het onderzoek uit te voeren, stelde het team meerdere stadia van gegevensanalyse en verfijning in.

“Ik hoop echt dat dit onderzoek kan helpen mensen die te maken hebben met middelenmisbruik en hen de steun te geven die ze nodig hebben”, zei Haque.

Medeauteurs van het onderzoek waren Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni en Iqbal H. Sarker.

Deze nieuwe aanpak is een van de vele voorbeelden van hoe AI en machine learning kunnen worden gebruikt om verschillende psychologische en fysieke verslavingen aan te pakken. Deze technologieën bieden veel kansen om innovatieve behandelingen te ontwikkelen voor de toekomst, evenals om de onderliggende factoren te begrijpen die bijdragen aan elke verslaving.