Машиностроение может помочь бороться со стигмой наркозависимости

Исследовательская группа из Университета Ватерлоо продемонстрировала, как машинное обучение (МО) и анонимные данные могут помочь решить проблему стигмы, связанной с наркозависимостью в развивающихся странах, где часто сложно получить лечение.

Исследовательская статья, озаглавленная «Модель машинного обучения для прогнозирования индивидуальной наркозависимости с ассоциированными факторами риска», была опубликована в журнале Annals of Data Science.

Понимание основных факторов

Новый подход дал представление об основных факторах, влияющих на склонность к наркозависимости. Это дает совершенно новый взгляд на предмет, который часто окружен социальными и культурными табу.

Исследование определило несколько значимых факторов риска, таких как семейные отношения, любопытство к экспериментам с наркотиками и отношения с друзьями, которые также страдают от наркозависимости.

Энамул Хак – аспирант по компьютерным наукам в Университете Ватерлоо и ведущий автор исследования.

«В стране, такой как Бангладеш, люди могут быть неохотны обсуждать проблемы наркозависимости», – сказал Хак. «Такое исследование позволит политикам иметь лучшую информацию и затем разработать лучшие программы для решения проблемы наркозависимости».

Обучение алгоритмов МО для выявления факторов риска

Новое исследование было основано на данных, собранных из различных источников, таких как индивидуальные интервью и массовые онлайн-опросы. Данные опроса в основном были получены из развивающихся стран Южной Азии.

«В странах, где мы провели опрос, мы собрали данные из широкого и разнообразного круга респондентов», – продолжил Хак. «Мы искали разных респондентов на основе возраста, пола и социально-экономического контекста».

Сначала команда собрала огромное количество данных для использования в исследовании. Затем они полагались на алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и ключевых факторов риска наркозависимости. Для выполнения компьютерной части исследования команда организовала несколько этапов анализа и уточнения данных.

«Я действительно надеюсь, что это исследование сможет помочь людям, которые сталкиваются с проблемами наркозависимости, и получить им необходимую поддержку», – сказал Хак.

Соавторами исследования были Увайс Ибн Ислам, Дхеялдин Альсалман, Мухаммад Назрул Ислам, Мохаммад Али Мони и Икбал Х. Саркар.

Этот новый подход является одним из многих примеров того, как ИИ и машинное обучение могут быть использованы для решения нескольких психологических и физических зависимостей. Эти технологии предоставляют много возможностей для разработки инновационных методов лечения в будущем, а также для понимания основных факторов, которые способствуют каждой зависимости.