机器学习可以帮助消除药物滥用的耻辱

滑铁卢大学的一个研究小组展示了机器学习 (ML) 和匿名数据如何帮助解决发展中国家与药物滥用相关的耻辱问题，这种耻辱往往导致难以获得治疗。

该研究论文的标题是“用于预测个人药物滥用及其相关风险因素的机器学习模型，”发表在杂志上 数据科学年鉴.

洞察潜在因素

新方法提供了对影响药物滥用倾向的潜在因素的深入了解。 它为经常被社会和文化禁忌包围的主题提供了全新的视角。

该研究确定了几个重要的风险因素，例如家庭关系、尝试药物的好奇心以及与同样遭受药物滥用的朋友的关系。

Enamul Haque 是滑铁卢大学计算机科学博士研究员，也是该研究的主要作者。

“在孟加拉国这样的国家，人们可能会犹豫是否讨论药物滥用问题，”哈克说。 “这种研究将使政策制定者能够获得更好的信息，然后能够设计更好的计划来帮助解决药物滥用问题。”

训练机器学习算法来识别风险因素

这项新研究基于从各种来源获取的数据，例如一对一访谈和大规模在线调查。 调查数据主要来自南亚发展中国家。

“在我们进行调查的国家/地区，我们从广泛且多样化的受访者那里收集了数据，”哈克继续说道。 “我们根据年龄、性别和社会经济背景寻找不同的受访者。”

该团队首先收集了大量数据用于研究。 然后，他们依靠机器学习算法来识别药物滥用的模式和关键风险因素。 为了开展研究的计算机科学部分，该团队设置了多个数据分析和细化阶段。

“我真的希望这项研究能够帮助人们处理药物滥用问题，并为他们提供所需的支持，”哈克说。

该研究的共同作者包括 Uwaise Ibna Islam、Dheyaaldin Alsalman、Muhammad Nazrul Islam、Mohammad Ali Moni 和 Iqbal H. Sarker。

这种新方法是如何利用人工智能和机器学习来解决多种心理和身体成瘾问题的众多例子之一。 这些技术为开发未来的创新疗法以及了解每种成瘾的潜在因素提供了许多机会。