Здоров'я
Машинне навчання може допомогти уникнути стигми щодо зловживання психоактивними речовинами
Дослідницька група з Університету Ватерлоо продемонструвала, як машинне навчання (ML) і анонімні дані можуть допомогти подолати стигму, пов’язану зі зловживанням психоактивними речовинами в країнах, що розвиваються, що часто ускладнює лікування.
Дослідницька робота під назвою «Модель машинного навчання для прогнозування індивідуального зловживання психоактивними речовинами з пов’язаними факторами ризику”, було опубліковано в журн Annals of Data Science.
Розуміння основних факторів
Новий підхід дозволив зрозуміти основні фактори, які впливають на схильність до зловживання психоактивними речовинами. Це дає абсолютно новий погляд на тему, яка часто оточена соціальними та культурними табу.
Дослідження виявило кілька важливих факторів ризику, таких як сімейні стосунки, цікавість експериментувати з наркотиками та стосунки з друзями, які також страждають від зловживання психоактивними речовинами.
Енамул Хаке — доктор філософії в галузі інформатики в Університеті Ватерлоо та провідний автор дослідження.
«У такій країні, як Бангладеш, люди можуть вагатися, обговорюючи проблеми зловживання психоактивними речовинами», — сказав Хаке. «Такі дослідження дозволять політикам отримати кращу інформацію, а потім розробити кращі програми для боротьби зі зловживанням психоактивними речовинами».
Навчання алгоритмам ML для визначення факторів ризику
Нове дослідження базувалося на даних, отриманих з різних джерел, таких як індивідуальні інтерв’ю та масові онлайн-опитування. Дані опитування були отримані переважно з країн Південної Азії, що розвиваються.
«У країнах, де ми проводили опитування, ми зібрали дані від широкої та різноманітної групи респондентів», — продовжив Хак. «Ми шукали різних респондентів залежно від віку, статі та соціально-економічного контексту».
Команда спочатку зібрала величезну кількість даних для використання в дослідженні. Потім вони покладалися на алгоритми машинного навчання, щоб визначити моделі та ключові фактори ризику зловживання психоактивними речовинами. Щоб виконати інформатичну частину дослідження, команда створила кілька етапів аналізу та уточнення даних.
«Я дуже сподіваюся, що це дослідження може допомогти людям, які мають справу з проблемами зловживання психоактивними речовинами, і отримати їм необхідну підтримку», — сказав Хаке.
Співавторами дослідження були Увайсе Ібна Іслам, Деяалдін Алсалман, Мухаммад Назрул Іслам, Мохаммад Алі Моні та Ікбал Х. Саркер.
Цей новий підхід є одним із багатьох прикладів того, як штучний інтелект і машинне навчання можна використовувати для вирішення кількох психологічних і фізичних залежностей. Ці технології надають багато можливостей для розробки інноваційних методів лікування на майбутнє, а також для розуміння факторів, що лежать в основі кожної залежності.
