Maskinlärning kan hjälpa till att minska stigmatiseringen av substansmissbruk

En forskargrupp från University of Waterloo har visat hur maskinlärning (ML) och anonymiserade data kan hjälpa till att minska stigmatiseringen av substansmissbruk i utvecklingsländer, vilket ofta gör det svårt att få behandling.

Forskningsrapporten, med titeln “En maskinlärningsmodell för att förutsäga individuellt substansmissbruk med associerade riskfaktorer“, publicerades i tidskriften Annals of Data Science.

Insikt i underliggande faktorer

Den nya metoden gav insikt i de underliggande faktorerna som påverkar substansmissbrukstendenser. Det ger en helt ny synvinkel på ett ämne som ofta omges av sociala och kulturella tabun.

Forskningen identifierade flera betydande riskfaktorer, såsom familjerelationer, en nyfikenhet att experimentera med droger och relationer med vänner som också lider av substansmissbruk.

Enamul Haque är en PhD-forskare i datavetenskap vid University of Waterloo och huvudförfattare till forskningen.

“I ett land som Bangladesh kan människor vara ovilliga att diskutera substansmissbruksproblem”, sa Haque. “Denna typ av forskning kommer att möjliggöra för beslutsfattare att ha bättre information och sedan kunna utforma bättre program för att hantera substansmissbruk.”

Träning av ML-algoritmer för att identifiera riskfaktorer

Den nya forskningen baserades på data som samlades in från olika källor, såsom en-till-en-intervjuer och massonline-undersökningar. Undersökningsdata var till stor del hämtad från utvecklingsländer i Sydasien.

“Inom de länder där vi genomförde undersökningen, samlade vi in data från en bred och diversifierad grupp av respondenter”, fortsatte Haque. “Vi letade efter olika respondenter baserat på ålder, kön och socioekonomisk kontext.”

Teamet samlade först in en stor mängd data för att användas i studien. De förlitade sig sedan på maskinlärningsalgoritmer för att identifiera mönster och nyckelriskfaktorer för substansmissbruk. För att genomföra den datavetenskapliga delen av forskningen, satte teamet upp flera steg av dataanalys och förfining.

“Jag hoppas verkligen att denna forskning kan hjälpa människor som hanterar substansmissbruksproblem och ge dem det stöd de behöver”, sa Haque.

Medförfattare till forskningen inkluderade Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni och Iqbal H. Sarker.

Denna nya metod är ett av många exempel på hur AI och maskinlärning kan användas för att hantera flera psykologiska och fysiska beroenden. Dessa teknologier erbjuder många möjligheter att utveckla innovativa behandlingar för framtiden, samt att förstå de underliggande faktorerna som bidrar till varje beroende.