Makine Öğrenimi Madde Bağımlılığı Stigmasını Azaltabilir

Waterloo Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, makine öğrenimi (ML) ve anonim verilerin, gelişmekte olan ülkelerde madde bağımlılığı ile ilgili stigmayı nasıl ele alabileceğini gösterdi. Bu ülkelerde tedavi görmek genellikle zor oluyor.

Araştırma makalesi, “Bireysel Madde Bağımlılığını ve İlişkili Risk Faktörlerini Öngören Bir Makine Öğrenimi Modeli” başlığıyla Annals of Data Science dergisinde yayımlandı.

Altta Yatan Faktörlere İlişkin Bilgiler

Yeni yaklaşım, madde bağımlılığı eğilimlerini etkileyen altta yatan faktörlere ilişkin bilgi sağladı. Bu, genellikle sosyal ve kültürel tabularla çevrili bir konuya tamamen yeni bir bakış açısı sunuyor.

Araştırmada, aile ilişkileri, uyuşturucularla deney yapma isteği ve madde bağımlılığından etkilenen arkadaşlarla ilişkiler gibi several önemli risk faktörleri belirlendi.

Enamul Haque, Waterloo Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi alanında doktora araştırmacısı ve araştırmanın baş yazarı.

“Bangladeş gibi bir ülkede, insanlar madde bağımlılığı sorunlarını tartışmak konusunda isteksiz olabilir” dedi Haque. “Bu tür bir araştırma, politika yapıcıların daha iyi bilgi sahibi olmalarına ve sonra madde bağımlılığına yardımcı olmak için daha iyi programlar tasarlamalarına olanak tanır.”

Risk Faktörlerini Tanımlamak için ML Algoritmalarının Eğitilmesi

Yeni araştırma, çeşitli kaynaklardan alınan verilerle gerçekleştirildi. Anket verileri çoğunlukla Güney Asya’daki gelişmekte olan ülkelerden geldi.

“Anketi gerçekleştirdiğimiz ülkelerde, geniş ve çeşitli bir katılımcı havuzundan veri topladık” diye devam etti Haque. “Yaş, cinsiyet ve sosyo-ekonomik bağlam temelinde farklı katılımcılar aradık.”

Ekibin ilk olarak çalışmada kullanılmak üzere大量 bir veri toplaması gerekti. Daha sonra, madde bağımlılığı risk faktörlerini ve kalıpları tanımlamak için makine öğrenimi algoritmalarına güvendiler. Bilgisayar bilimi bölümündeki araştırmanın gerçekleştirilmesi için, ekibin veri analizi ve rafine etme aşamalarını kurması gerekti.

“Umarım bu araştırma, madde bağımlılığı sorunlarıyla mücadele eden insanlara yardımcı olabilir ve onlara ihtiyaç duydukları desteği sağlayabilir” dedi Haque.

Araştırmanın ortak yazarları arasında Uwaise Ibna Islam, Dheyaaldin Alsalman, Muhammad Nazrul Islam, Mohammad Ali Moni ve Iqbal H. Sarker yer alıyor.

Bu yeni yaklaşım, yapay zeka ve makine öğreniminin, çeşitli psikolojik ve fiziksel bağımlılıkları ele almak için nasıl kullanılabileceğinin birçok örneğinden sadece biri. Bu teknolojiler, gelecekte yenilikçi tedaviler geliştirmek ve her bağımlılığa katkıda bulunan altta yatan faktörleri anlamak için birçok fırsat sunuyor.