机器学习可以帮助解决物质滥用问题

来自滑铁卢大学的研究团队已经展示了如何使用机器学习（ML）和匿名数据来解决发展中国家物质滥用相关的耻辱问题，这通常使得人们难以获得治疗。

该研究论文题为《预测个人物质滥用及其相关风险因素的机器学习模型》，发表在《数据科学年鉴》杂志上。

对潜在因素的洞察

这种新方法提供了对影响物质滥用倾向的潜在因素的洞察。它为一个常常被社会和文化禁忌所包围的主题提供了一个全新的视角。

研究确定了几个显著的风险因素，例如家庭关系、对药物的好奇心以及与也患有物质滥用问题的朋友的关系。

Enamul Haque 是滑铁卢大学计算机科学领域的博士研究员，也是该研究的首席作者。

“在像孟加拉国这样的国家，人们可能会犹豫讨论物质滥用问题，”Haque 说。“这种研究将使政策制定者能够获得更好的信息，并能够设计出更好的计划来解决物质滥用问题。”

训练机器学习算法识别风险因素

该研究基于来自各种来源的数据，例如一对一的访谈和大规模的在线调查。调查数据主要来自南亚的发展中国家。

“在我们进行调查的国家，我们从广泛和多样化的受访者中收集了数据，”Haque 继续说。“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的数据用于研究。然后，他们依靠机器学习算法来识别模式和物质滥用的关键风险因素。为了进行计算机科学方面的研究，该团队建立了多个数据分析和精化的阶段。

“我真的希望这项研究能够帮助那些与物质滥用问题作斗争的人们，并为他们提供所需的支持，”Haque 说。

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

这种新方法是人工智能和机器学习可以用来解决多种心理和身体成瘾问题的众多例子之一。这些技术为开发创新治疗方法和了解每种成瘾的潜在因素提供了许多机会。