Машинєне навчання може допомогти подолати стигму наркозалежності

Дослідницька група з Університету Ватерлоо продемонструвала, як машинне навчання (ML) та анонімовані дані можуть допомогти подолати стигму, пов’язану з наркозалежністю в країнах, що розвиваються, яка часто робить лікування складним.

Дослідницька робота, озаглавлена «Модель машинного навчання для прогнозування індивідуальної наркозалежності з асоційованими ризиковими факторами», була опублікована в журналі Annals of Data Science.

Огляд основних факторів

Новий підхід дав огляд основних факторів, які впливають на тенденції до наркозалежності. Це надає зовсім новий погляд на тему, яка часто оточена соціальними та культурними табу.

Дослідження визначило кілька значимих ризикових факторів, таких як сімейні відносини, цікавість до експериментів з наркотиками та відносини з друзями, які також страждають від наркозалежності.

Енамул Хак – докторант комп’ютерних наук в Університеті Ватерлоо та головний автор дослідження.

«У країні, як Бангладеш, люди можуть бути неохочими обговорювати питання наркозалежності», – сказав Хак. «Цей тип дослідження дозволить політикам мати кращу інформацію, а потім вони зможуть розробити кращі програми для боротьби з наркозалежністю».

Навчання алгоритмів машинного навчання для визначення ризикових факторів

Нове дослідження було засновано на даних, отриманих з різних джерел, таких як індивідуальні інтерв’ю та масові онлайн-опитування. Дані опитування в основному походили з країн, що розвиваються, в Південній Азії.

«У країнах, де ми проводили опитування, ми збирали дані з широкого та різноманітного кола респондентів», – продовжував Хак. «Ми шукали різних респондентів за віком, статтю та соціально-економічним контекстом».

Команда спочатку зібрала величезну кількість даних для використання в дослідженні. Потім вони покладалися на алгоритми машинного навчання для визначення закономірностей та ключових ризикових факторів наркозалежності. Для проведення комп’ютерної частини дослідження команда створила кілька стадій аналізу та уточнення даних.

«Я справді сподіваюся, що це дослідження зможе допомогти людям, які страждають від наркозалежності, і надати їм підтримку, якої вони потребують», – сказав Хак.

Співавторами дослідження були Увайс Ібн Іслам, Дхеялдін Альсалман, Мухаммад Назрул Іслам, Мохаммад Алі Моні та Ікбал Х. Саркар.

Цій новий підхід є одним із багатьох прикладів того, як штучний інтелект та машинне навчання можуть бути використані для боротьби з різними психологічними та фізичними залежностями. Ці технології надають багато можливостей для розробки інноваційних методів лікування майбутнього, а також для розуміння основних факторів, які сприяють кожній залежності.