Ein KI-Algorithmus könnte helfen, die Anfälligkeit für Drogenmissbrauch bei obdachlosen Jugendlichen vorherzusagen

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Viele Programme und Initiativen wurden durchgeführt, um die Prävalenz des Drogenmissbrauchs bei obdachlosen Jugendlichen in den USA zu bekämpfen. Sie enthalten jedoch nicht immer datengesteuerte Erkenntnisse über Umwelt- und psychologische Faktoren, die zur Wahrscheinlichkeit einer Person beitragen könnten, einen Substanzkonsum zu entwickeln Störung.

Ein von Forschern des College für Informationswissenschaften und Technologie am Penn State entwickelter Algorithmus für künstliche Intelligenz (KI) könnte nun dazu beitragen, die Anfälligkeit junger Obdachloser für Substanzstörungen vorherzusagen, und personalisierte Rehabilitationsprogramme für hoch anfällige obdachlose Jugendliche vorschlagen.

Eine proaktive Prävention von Substanzstörungen bei obdachlosen Jugendlichen ist viel wünschenswerter als reaktive Minderungsstrategien wie medizinische Behandlungen der Störung und andere damit verbundene Interventionen. Leider waren die meisten früheren Versuche einer proaktiven Prävention in ihrer Umsetzung ad-hoc. “

Amulya Yadav, Assistenzprofessorin für Informationswissenschaften und -technologie und Hauptforscherin des Projekts

“Um die politischen Entscheidungsträger bei der prinzipiellen Ausarbeitung wirksamer Programme und Strategien zu unterstützen, wäre es vorteilhaft, Lösungen für KI und maschinelles Lernen zu entwickeln, mit denen automatisch eine Reihe umfassender Faktoren im Zusammenhang mit Substanzstörungen bei obdachlosen Jugendlichen aufgedeckt werden können”, fügte Maryam Tabar hinzu Doktorand in Informatik und Hauptautor des Projektpapiers, das Ende August auf der Konferenz Knowledge Discovery in Databases (KDD) vorgestellt wird.

In diesem Projekt erstellte das Forschungsteam das Modell anhand eines Datensatzes, der von ungefähr 1.400 obdachlosen Jugendlichen im Alter von 18 bis 26 Jahren in sechs US-Bundesstaaten gesammelt wurde. Der Datensatz wurde vom Forschungslabor für Forschung, Bildung und Anwaltschaft für Jugendstabilität und Gedeihen (REALYST) gesammelt, zu dem Anamika Barman-Adhikari, Assistenzprofessorin für Sozialarbeit an der Universität von Denver und Mitautorin des Papiers, gehört.

Die Forscher identifizierten dann Umwelt-, psychologische und Verhaltensfaktoren, die mit Substanzstörungen verbunden sind, wie z. B. Kriminalgeschichte, Viktimisierungserfahrungen und psychische Gesundheitsmerkmale. Sie fanden heraus, dass negative Kindheitserfahrungen und körperliche Viktimisierung auf der Straße stärker mit Substanzstörungen verbunden waren als andere Arten der Viktimisierung (wie sexuelle Viktimisierung) bei obdachlosen Jugendlichen. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass PTBS und Depressionen nach Angaben der Forscher stärker mit Substanzstörungen assoziiert sind als andere psychische Störungen in dieser Population.

Als nächstes teilten die Forscher ihren Datensatz in sechs kleinere Datensätze auf, um geografische Unterschiede zu analysieren. Das Team trainierte ein separates Modell zur Vorhersage von Drogenmissbrauchsstörungen bei obdachlosen Jugendlichen in jedem der sechs Bundesstaaten – mit unterschiedlichen Umweltbedingungen, Richtlinien zur Legalisierung von Drogen und Bandenverbänden. Laut Tabar beobachtete das Team verschiedene ortsspezifische Unterschiede in der Assoziationsstufe einiger Faktoren.

“Wenn wir uns ansehen, was das Modell gelernt hat, können wir effektiv Faktoren herausfinden, die eine korrelative Rolle mit Menschen spielen können, die an einer Drogenmissbrauchsstörung leiden”, sagte Yadav. “Und sobald wir diese Faktoren kennen, können wir viel genauer vorhersagen, ob jemand unter Substanzkonsum leidet.”

Er fügte hinzu: “Wenn also ein Politikplaner oder Interventionist Programme entwickeln würde, die darauf abzielen, die Prävalenz von Drogenmissbrauchsstörungen zu verringern, könnte dies nützliche Richtlinien liefern.”

Weitere Autoren des KDD-Papiers sind Dongwon Lee, Associate Professor, und Stephanie Winkler, Doktorandin, beide am Penn State College für Informationswissenschaften und -technologie; und Heesoo Park der Sungkyunkwan University.

Yadav und Barman-Adhikari arbeiten an einem ähnlichen Projekt zusammen, durch das sie einen Software-Agenten entwickelt haben, der personalisierte Rehabilitationsprogramme für obdachlose Jugendliche entwickelt, die an Opioidabhängigkeit leiden. Ihre Simulationsergebnisse zeigen, dass der Software-Agent – CORTA (Comprehensive Opioid Response Tool Driven by Artificial Intelligence) – die Baselines um etwa 110% übertrifft, um die Anzahl der obdachlosen Jugendlichen, die an Opioidabhängigkeit leiden, zu minimieren.

“Wir wollten verstehen, was die ursächlichen Probleme hinter Menschen sind, die eine Opiatabhängigkeit entwickeln”, sagte Yadav. “Und dann wollten wir diese obdachlosen Jugendlichen dem entsprechenden Rehabilitationsprogramm zuordnen.”

Yadav erklärte, dass Daten, die von mehr als 1.400 obdachlosen Jugendlichen in den USA gesammelt wurden, verwendet wurden, um KI-Modelle zu erstellen, um die Wahrscheinlichkeit einer Opioidabhängigkeit in dieser Bevölkerung vorherzusagen. Nach der Untersuchung von Problemen, die die Ursache für Opioidabhängigkeit sein könnten, wie z. B. Pflegegeschichte oder Exposition gegenüber Straßengewalt, löst CORTA neuartige Optimierungsformulierungen, um personalisierte Rehabilitationsprogramme zuzuweisen.

“Wenn eine Person beispielsweise eine Opioidabhängigkeit entwickelte, weil sie isoliert war oder keinen sozialen Kreis hatte, sollte sie möglicherweise im Rahmen ihres Rehabilitationsprogramms mit einem Berater sprechen”, erklärte Yadav. “Auf der anderen Seite sollte ein Karriereberater Teil des Rehabilitationsplans sein, wenn jemand eine Sucht entwickelt, weil er depressiv ist, weil er keinen Job findet oder seine Rechnungen nicht bezahlen kann.”

Yadav fügte hinzu: “Wenn Sie die Krankheit nur medizinisch behandeln, werden sie wahrscheinlich einen Rückfall erleiden, sobald sie wieder in die reale Welt zurückkehren, da das ursächliche Problem weiterhin besteht.”

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