Машинне навчання для прогнозування рецидиву вживання наркотичних речовин

Штучний інтелект (ШІ) все частіше використовується в соціальній і гуманітарній сфері, зокрема, в охороні здоров’я та соціальній роботі.  Цей процесс відбувається одночасно з поширенням ...

Додано:
Alexander Wolf

нарко
Машинне навчання для прогнозування рецидиву вживання наркотичних речовин

Штучний інтелект (ШІ) все частіше використовується в соціальній і гуманітарній сфері, зокрема, в охороні здоров’я та соціальній роботі.  Цей процесс відбувається одночасно з поширенням мультидисціплінарних підходів у роботі з хворими. Все частіше у лікарнях або медичних центрах працюють психологи та фахівці з соціальної роботи, які доповнюють роботу медичних працівників. У першу чергу, це характерно для спеціалізованих закладів – хоспісів, психоневрологічних закладів, дитячих лікарень тощо.

У нашому циклі матеріалів ми детальніше зупинимося на тому, як ШІ може використовуватися в роботі з пацієнтами.

Для соціальних і медичних, фахівців із громадського здоров’я та / або соціальних наук, адміністраторів та інших осмислення великих даних для прогнозування поведінки людей може мати вирішальне значення. Адже це дозволяє приймати рішення в умовах жорсткого браку часу та ресурсів. Алгоритми дозволяють більш ефективно використовувати наявні ресурси. 

Використання цих нових інструментів для допомоги у вирішенні соціальних проблем – предмет наукових і практичних досліджень Джордана Девіса. Він працює доцентом Школи соціальної роботи імені Сюзанни Дворак-Пек (США) і очолює Центр вивчення ШІ у суспільстві (Center of Artificial Intelligence in Society).

У рамках одного з проєктів він використовує машинне навчання, щоб прогнозувати поведінку пацієнтів чоловічої та жіночої статі, які проходять лікування внаслідок залежності від психоактивних речовин (наркотиків). Його дослідження фокусувалося на питанні, скільки часу проходить до рецидиву. Це питання є актуальним, оскільки частота рецидивів є високою і становить 50-70% протягом перших 90 днів після закінчення лікування. 

Прогностичні моделі, розроблені ШІ, можуть допомогти передбачити, коли спеціалісти мають планувати частіше проведення підтримуючих сеансів. Знаючи, які пацієнти мають більшу ймовірність рецидиву, медичні центри можуть тісніше працювати саме з ними і у відповідніший час.  

Під час «передбачення» ШІ використовує цілий ряд чинників. Адже відомо, що порушення регуляторних механізмів психіки та імпульсного контролю можуть бути спровоковані різними видами насильства. В подальшому це може призвести до ризикованої поведінки. Особливо це критично в підлітковому віці. Згідно з данними статистики (США), молоді люди, що перебувають на обліку в ювенальній поліції, в п’ять разів частіше вживають алкоголь, утричі частіше вживають наркотичні речовини, мають порушення імпульсного контролю та переживають на 30% вищий рівень травматичного стресу. Крім того, молоді люди, які пережили віктимізацію у ранньому дитинстві чи ранньому юнацькому віці, мають більшу ймовірність набуття залежності від психоактивних речовин. ШІ враховує також тип особистості та якість стосунків з найближчими особами.

Олександр Вольф,
БО «Асоціація паліативної та хоспісної допомоги»,
[email protected]


Тематика публікації:                      

Останні публікації цього розділу:

Участь у Women's Pitch Day допомогла знайти «ангельські» інвестиції для реалізації ідеї

Усвідомлений вибір професії в ІТ: новий відеокурс “IT WAKE UP” для допомоги школярам і студентам

Енергетики навчалися впроваджувати гендерні принципи

Фінал конкурсу серед жінок-підприємниць Women's Pitch Day: хто отримав грант

Інформаційна відкритість Статутів та Положень про громадську участь у селищних громадах Харківського регіону

НАТО радіомарафон 2021 – програма п’ята: Канада