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人工智能竟可预测阿片类药物滥用

2019-05-16来源: 爱集微关键字:人工智能

阿片类药物(具有吗啡作用的化学物质,主要用途是镇痛。)滥用在美国全国范围内呈上升趋势。据估计,2017年美国约有170万人患有与处方阿片类止痛药相关的药物使用障碍,从2016年7月到2017年9月,美国疾病控制和预防中心(U.S. Centers for Disease Control and Prevention,简称CDC)记录,45个州的药物过量使用人数增加了30%。

此外,根据最近发表在《Pain》杂志上的一项研究,约有21%至29%的患者滥用阿片类药物治疗慢性疼痛。

毋庸置疑,扭转这一趋势势在必行。为此,土耳其东部技术大学和匹兹堡大学的研究人员表示,他们已经取得了良好的进展。

在Arxiv.org上发表的一篇新论文中,他们描述了一个能够从社会经济学和犯罪事件模式预测药物过量的人工智能系统。

“我们提出的模型可以解释来自不同地区的不同特征,对预测当地事件以及如何通过预测捕捉这些地区做出更多贡献,” 论文的合作者解释道。“研究人员已经确定了阿片类药物的使用与犯罪事件之间的关系,包括原因(阿片类药物的使用导致犯罪活动)、影响(参与犯罪行为导致吸毒)以及共同原因(犯罪和吸毒往往同时发生)。”

研究人员的算法——CASTNet,以一种“关注社区”的方式学习,共享类型行为的社区中“动态”的数值表示。来自多个社区的过量特性为AI模型范围内给定位置的预测提供信息,并且使模型能够识别哪些本地和全局特性最具有预测性,并隔离高风险社区。

该团队使用了两种类型的功能来实现人工智能的预测:静态和动态。前者包括2010年的人口普查数据对经济状态、教育水平、空置的住房、家庭入息中位数、高中毕业率等, 这些动态特征是从公共安全数据门户网站上截取的每个社区的犯罪统计数据,比如总的犯罪数量和总的阿片类药物过量事件数量。

为了保持范围可控,研究小组将重点放在两个地区——芝加哥(47个社区)和辛辛那提(50个社区),他们收集了每个犯罪特征的地理位置、时间和类别。特别是在芝加哥,他们从开放源码的阿片类药物映射计划开放数据集中收集了阿片类药物过量死亡记录。在辛辛那提,他们使用了EMS响应数据。

论文合作者称,CASTNet取得了比测试基准架构更好的性能,它选择了“麻醉品”、“攻击”、“偷窃”和“入室盗窃”等犯罪作为未来在相同地点阿片类药物过量致死的最重要特征(包括多样性和人口密度)。

研究人员写道:“基于这些结果,人口较多、性别多样性较低或中等的社区可能需要额外的资源来防止这两个城市的阿片类药物过量。此外,经济状况对这两个城市的社区都很重要,这与之前的研究一致,即经济压力源(如低收入、贫困)较集中的社区可能容易滥用阿片类药物,作为管理慢性压力和情绪障碍的一种方式。”

他们将继续研究阿片类药物的使用与其他社会现象之间的联系。


关键字:人工智能

编辑:北极风 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/xfdz/ic462022.html
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