การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยลดความอับอายของการเสพติดสารเสพติด

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูได้แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) และข้อมูลที่ไม่มีการระบุตัวตนสามารถช่วยแก้ไขปัญหาความอับอายที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดสารเสพติดในประเทศที่กำลังพัฒนา ซึ่งมักจะทำให้ยากต่อการรับการรักษา

รายงานการวิจัยที่มีชื่อว่า “แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับการคาดการณ์การเสพติดสารเสพติดส่วนบุคคลพร้อมปัจจัยเสี่ยง” ถูกตีพิมพ์ในวารสาร Annals of Data Science

ความเข้าใจในประเด็นพื้นฐาน

แนวทางใหม่นี้ให้ความเข้าใจในประเด็นพื้นฐานที่มีอิทธิพลต่อความเสพติดสารเสพติด มันเป็นการมองใหม่ในเรื่องที่มักจะถูกล้อมรอบด้วยสังคมและวัฒนธรรมที่อับอาย

การวิจัยได้ระบุปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญหลายประการ เช่น ความสัมพันธ์ในครอบครัว ความอยากรู้อยากเห็นในการทดลองกับยา และความสัมพันธ์กับเพื่อนที่มีปัญหาเกี่ยวกับการเสพติด

Enamul Haque เป็นนักวิจัยระดับ博士ในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยวอเตอร์ลูและเป็นผู้เขียนหลักของการวิจัย

“ในประเทศอย่างบังคลาเทศ คนอาจจะลังเลที่จะพูดถึงปัญหาการเสพติด” Haque กล่าว “การวิจัยประเภทนี้จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายมีข้อมูลที่ดีขึ้นและสามารถออกแบบโปรแกรมที่ดีขึ้นเพื่อช่วยแก้ไขปัญหาการเสพติด”

การฝึกอบรมอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อระบุปัจจัยเสี่ยง

การวิจัยใหม่นี้基于ข้อมูลที่ดึงมาจากแหล่งต่างๆ เช่น การสัมภาษณ์แบบตัวต่อตัวและแบบสำรวจออนไลน์ ข้อมูลการสำรวจส่วนใหญ่มาจากประเทศที่กำลังพัฒนาในเอเชียใต้

“ในประเทศที่เราทำการสำรวจ เราได้รวบรวมข้อมูลจากกลุ่มผู้ตอบแบบสำรวจที่หลากหลาย” Haque กล่าวต่อ “เราหาผู้ตอบแบบสำรวจที่แตกต่างกันตามอายุ เพศ และบริบททางสังคมและเศรษฐกิจ”

ทีมงานรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อใช้ในการศึกษา จากนั้นจึงใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อระบุรูปแบบและปัจจัยเสี่ยงสำคัญของการเสพติดสารเสพติด เพื่อดำเนินการวิจัยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ทีมงานได้ตั้งค่าการวิเคราะห์และการปรับปรุงข้อมูลหลายขั้นตอน

“หวังว่าการวิจัยนี้จะช่วยคน们ที่มีปัญหาเกี่ยวกับการเสพติดและให้การสนับสนุนที่พวกเขาต้องการ” Haque กล่าว

ผู้เขียนร่วมของการวิจัย ได้แก่ Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni และ Iqbal H. Sarker

แนวทางใหม่นี้เป็นตัวอย่างหนึ่งของวิธีการที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถใช้เพื่อแก้ไขปัญหาการเสพติดทางจิตใจและร่างกายหลายประการ เทคโนโลยีเหล่านี้ให้โอกาสมากมายในการพัฒนาการรักษาใหม่ๆ ในอนาคต以及เพื่อทำความเข้าใจประเด็นพื้นฐานที่มีส่วนช่วยให้เกิดการเสพติดแต่ละประเภท