Der KI-Algorithmus kann dazu beitragen, obdachlose Jugendliche zu identifizieren, bei denen das Risiko eines Drogenmissbrauchs besteht

Ein Algorithmus für künstliche Intelligenz (KI), der von einem Forschungsteam des College für Informationswissenschaften und -technologie in Penn State entwickelt wurde, könnte dazu beitragen, die Anfälligkeit für Störungen des Substanzkonsums bei obdachlosen Jugendlichen vorherzusagen und personalisierte Rehabilitationsprogramme für diese stark gefährdeten Personen vorzuschlagen.

Während viele Programme zur Bekämpfung der Prävalenz von Drogenmissbrauch bei obdachlosen Jugendlichen in den USA durchgeführt wurden, enthielten nur wenige, wenn überhaupt, datengesteuerte Erkenntnisse über Umwelt- und psychologische Faktoren, die zur Wahrscheinlichkeit einer Person beitragen könnten, eine Substanzstörung zu entwickeln.

"Die proaktive Prävention von Substanzstörungen bei obdachlosen Jugendlichen ist viel wünschenswerter als reaktive Minderungsstrategien wie medizinische Behandlungen der Störung und andere damit verbundene Interventionen", sagte Amulya Yadav, Assistenzprofessorin für Informationswissenschaften und -technologie und Hauptforscherin des Projekts. "Leider wurden die meisten früheren Versuche zur proaktiven Prävention ad-hoc umgesetzt."

Maryam Tabar, Doktorandin in Informatik und Hauptautorin des Papiers, fügte hinzu: „Um die politischen Entscheidungsträger bei der prinzipiellen Entwicklung wirksamer Programme und Richtlinien zu unterstützen, wäre es vorteilhaft, KI- und maschinelle Lernlösungen zu entwickeln, mit denen automatisch ein umfassender Satz aufgedeckt werden kann von Faktoren im Zusammenhang mit Substanzstörungen bei obdachlosen Jugendlichen. “

Die Ergebnisse wurden auf der Konferenz Knowledge Discovery in Databases (KDD) vorgestellt.

Für das Projekt erstellte das Forschungsteam das Modell anhand von Daten, die von ungefähr 1.400 obdachlosen Jugendlichen im Alter von 18 bis 26 Jahren in sechs US-Bundesstaaten gesammelt wurden.

Die Daten wurden vom Forschungslabor für Forschung, Bildung und Interessenvertretung für Jugendstabilität und Gedeihen (REALYST) gesammelt, zu dem Anamika Barman-Adhikari, Assistenzprofessorin für Sozialarbeit an der Universität von Denver und Mitautorin des Papiers, gehört.

Das Forschungsteam identifizierte dann die Umwelt-, psychologischen und Verhaltensfaktoren, die mit Substanzstörungen zusammenhängen, wie z. B. Kriminalgeschichte, Viktimisierungserfahrungen und psychische Gesundheitsmerkmale.

Sie entdeckten, dass negative Kindheitserfahrungen und körperliche Viktimisierung auf der Straße stärker mit Substanzstörungen zusammenhängen als andere Arten der Viktimisierung, wie sexuelle Viktimisierung, bei obdachlosen Jugendlichen.

Darüber hinaus wurde festgestellt, dass posttraumatische Belastungsstörungen (PTBS) und Depressionen stärker mit Substanzstörungen assoziiert sind als andere psychische Störungen in dieser Population.

Als nächstes teilte das Team seinen Datensatz in sechs kleinere Datensätze auf, um die geografischen Unterschiede zu untersuchen. Sie trainierten ein separates Modell zur Vorhersage von Substanzstörungen bei obdachlosen Jugendlichen in jedem der sechs Bundesstaaten, die unterschiedliche Umweltbedingungen, Richtlinien zur Legalisierung von Drogen und Bandenverbände haben. Laut Tabar stellte das Team verschiedene ortsspezifische Unterschiede in der Assoziationsstufe einiger Faktoren fest.

"Wenn wir uns ansehen, was das Modell gelernt hat, können wir effektiv Faktoren herausfinden, die eine Korrelationsrolle 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, durch das sie einen Software-Agenten entwickelt haben, der personalisierte Rehabilitationsprogramme für obdachlose Jugendliche entwickelt, die mit Opioidabhängigkeit zu kämpfen haben. Ihre Simulationsergebnisse zeigen, dass der Software-Agent - CORTA (Comprehensive Opioid Response Tool Driven by Artificial Intelligence) - die Basiswerte 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 erklärt, 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 Analyse der Probleme, die die Ursache für die 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."

Quelle: Penn State