A Aprendizagem de Máquina Pode Ajudar a Reduzir o Estigma da Abuso de Substâncias

Uma equipe de pesquisa da Universidade de Waterloo demonstrou como a aprendizagem de máquina (ML) e dados anonimizados podem ajudar a abordar o estigma associado ao abuso de substâncias em países em desenvolvimento, o que muitas vezes dificulta o tratamento.

O artigo de pesquisa, intitulado “Um Modelo de Aprendizagem de Máquina para Prever o Abuso de Substâncias Individual com Fatores de Risco Associados“, foi publicado na revista Annals of Data Science.

Insight Into Underlying Factors

A nova abordagem forneceu insights sobre os fatores subjacentes que influenciam as tendências de abuso de substâncias. Ela oferece uma visão completamente nova sobre um assunto que muitas vezes é cercado por tabus sociais e culturais.

A pesquisa identificou vários fatores de risco significativos, como relações familiares, curiosidade para experimentar drogas e relações com amigos que também sofrem de abuso de substâncias.

Enamul Haque é um pesquisador de doutorado em ciência da computação na Universidade de Waterloo e autor principal da pesquisa.

“Em um país como Bangladesh, as pessoas podem ser hesitantes em discutir questões de abuso de substâncias”, disse Haque. “Esse tipo de pesquisa permitirá que os formuladores de políticas tenham informações melhores e, em seguida, possam projetar melhores programas para ajudar a abordar o abuso de substâncias.”

Training ML Algorithms to Identify Risk Factors

A nova pesquisa foi baseada em dados coletados de várias fontes, como entrevistas individuais e pesquisas online em massa. Os dados da pesquisa foram principalmente coletados em países em desenvolvimento da Ásia Meridional.

“Nos países onde realizamos a pesquisa, coletamos dados de um amplo e diversificado grupo de respondentes”, continuou Haque. “Procuramos por diferentes respondentes com base na idade, gênero e contexto socioeconômico.”

A equipe primeiro coletou uma grande quantidade de dados para ser usada no estudo. Em seguida, eles confiaram em algoritmos de aprendizagem de máquina para identificar padrões e fatores de risco-chave de abuso de substâncias. Para realizar a parte de ciência da computação da pesquisa, a equipe estabeleceu várias etapas de análise e refinamento de dados.

“Eu realmente espero que essa pesquisa possa ajudar as pessoas que lidam com problemas de abuso de substâncias e obtenham o apoio de que precisam”, disse Haque.

Os coautores da pesquisa incluíram Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni e Iqbal H. Sarker.

Essa nova abordagem é um dos muitos exemplos de como a IA e a aprendizagem de máquina podem ser usadas para abordar várias dependências psicológicas e físicas. Essas tecnologias oferecem muitas oportunidades para desenvolver tratamentos inovadores para o futuro, bem como para entender os fatores subjacentes que contribuem para cada dependência.