Învățarea Mașinilor Ar Putea Ajuta la Stigmatizarea Abuzului de Substanțe

O echipă de cercetare de la Universitatea Waterloo a demonstrat cum învățarea mașinilor (ML) și datele anonime ar putea ajuta la abordarea stigmei asociate cu abuzul de substanțe în țările în curs de dezvoltare, care adesea face dificilă obținerea tratamentului.

Articolul de cercetare, intitulat „Un model de învățare a mașinilor pentru prezicerea abuzului de substanțe individuale cu factori de risc asociați”, a fost publicat în revista Annals of Data Science.

Perspectivă asupra factorilor subiacenți

Abordarea nouă a oferit o perspectivă asupra factorilor subiacenți care influențează tendințele de abuz de substanțe. Acesta oferă o nouă perspectivă asupra unui subiect care este adesea înconjurat de tabuuri sociale și culturale.

Cercetarea a identificat mai mulți factori de risc semnificativi, cum ar fi relațiile de familie, curiozitatea de a experimenta cu droguri și relațiile cu prietenii care suferă și ei de abuz de substanțe.

Enamul Haque este cercetător PhD în informatică la Universitatea Waterloo și autor principal al cercetării.

„Într-o țară ca Bangladesh, oamenii pot fi reticenți să discute despre problemele abuzului de substanțe”, a spus Haque. „Acest tip de cercetare va permite factorilor de decizie să aibă informații mai bune și apoi să poată proiecta programe mai bune pentru a ajuta la abordarea abuzului de substanțe.”

Antrenarea algoritmilor de învățare a mașinilor pentru identificarea factorilor de risc

Cercetarea nouă s-a bazat pe date extrase din diverse surse, cum ar fi interviuri individuale și sondaje online de masă. Datele din sondaj au fost în mare parte obținute din țările în curs de dezvoltare din Asia de Sud.

„În țările în care am efectuat sondajul, am colectat date de la un grup larg și divers de respondenți”, a continuat Haque. „Am căutat respondenți diferiți în funcție de vârstă, sex și context socio-economic.”

Echipa a colectat inițial o cantitate masivă de date pentru a fi utilizate în studiu. Apoi, au folosit algoritmi de învățare a mașinilor pentru a identifica modele și factori de risc cheie ai abuzului de substanțe. Pentru a efectua partea de informatică a cercetării, echipa a stabilit mai multe etape de analiză și rafinare a datelor.

„Sper cu adevărat că această cercetare poate ajuta oamenii care se confruntă cu probleme de abuz de substanțe și să primească sprijinul de care au nevoie”, a spus Haque.

Coautorii cercetării au inclus Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni și Iqbal H. Sarker.

Această abordare nouă este unul dintre exemplele multe de moduri în care inteligența artificială și învățarea mașinilor pot fi utilizate pentru a aborda mai multe dependențe psihologice și fizice. Aceste tehnologii oferă multe oportunități de a dezvolta tratamente inovatoare pentru viitor, precum și de a înțelege factorii subiacenți care contribuie la fiecare dependență.