اپیدمی مواد مخدر از پیچیدگی خاصی برخوردار بوده و محققان تلاش کرده اند تا عوامل اجتماعی و سیستمی در حال تغییر که افراد را به سوء مصرف مواد مخدر سوق می دهد درک کنند و نقاط بالقوه خطرناک اوردوز را شناسایی کنید.
به گزارش تکناک، این تلاشهای خستهکننده و اغلب ناقص، همه زمانی اتفاق میافتند که پزشکان تلاش میکنند تا درمان ایمن و مؤثر را ارائه دهند و سایر منابع را برای کسانی که درگیر اعتیاد هستند فراهم کنند.
در حالی که هم محققان و هم پزشکان دامنه گسترده و مداوم اپیدمی مواد مخدر را بررسی می کنند، اکنون با کنجکاوی در حال بررسی هوشمصنوعی هستند و می پرسند، آیا این همان راه حلی است که می تواند به همه گیری مواد مخدر پایان دهد؟
اما عوارض اپیدمی مواد مخدر بیشتر از موارد ثبت شده است. با بازگشت به سال 1999، بیش از 1 میلیون نفر به دلیل مصرف بیش از حد مواد مخدر جان خود را از دست داده اند. در سال 2021، 106،699 مرگ ناشی از مصرف بیش از حد مواد مخدر در آمریکا رخ داد که یکی از بالاترین میزان سرانه در تاریخ این کشور است. حدود 75 درصد از تمام این اوردوزها به استفاده از مواد مخدری مربوط می شود که شامل مسکن های تجویزی مانند ویکودین (Vicodin) و پرکوکت (Percocet) و همچنین مواد مخدر خیابانی مانند هروئین می شود.
علیرغم اینکه مراکز کنترل و پیشگیری از بیماری و مؤسسه ملی بهداشت میلیاردها دلار را برای برنامههای آموزشی، و نظارت بر نسخهها سرمایهگذاری کردند، این همهگیری سرسختانه باقی مانده است.
مقدار باورنکردنی حدس و گمان در شناسایی خطرات پیچیده ای که مصرف کنندگان مواد با آن مواجه هستند، در میان محققان وجود دارد. معتادان کدام مواد مخدر را دریافت خواهند کرد؟ آیا آنها را تزریق می کنند؟ از بینی استعمال می کنند یا با سیگار می کشند؟ در صورت مصرف بیش از حد و نیاز به کمک، از چه کسی کمک خواهند گرفت.
همچنین پزشکان مرتباً با دستورالعملهای خاص فدرال و ایالتی در مورد استفاده از داروهایی که برای ترک مواد مخدر توصیه می شود مانند سابوکسون و فنتانیل مبارزه میکنند و آنها را نامناسب میدانند.
در حالی که پیشرفتهای هوشمصنوعی مانند ChatGPT چیزی است که نظر اکثر مردم را به خود جلب کرده است، محققان بهداشت عمومی و مهندسان زیست پزشکی بی سر و صدا در حال ساختن یک انقلاب مبتنی بر هوشمصنوعی در پزشکی هستند که جدیدترین ذینفعان آن، پیشگیری و درمان اعتیاد هستند.
نوآوریها در این فضا عمدتاً از یادگیری ماشینی برای شناسایی افرادی استفاده میکنند که ممکن است در معرض خطر ابتلا به اختلال مصرف مواد مخدر، ترک درمان و بازگشت بیماری باشند.
به عنوان مثال، محققان موسسه فناوری جورجیا اخیراً تکنیکهای یادگیری ماشینی را برای شناسایی مؤثر افرادی که در معرض خطر سوء استفاده از فنتانیل هستند توسعه دادهاند، در حالی که سایر محققان ابزاری را برای یافتن اطلاعات نادرست در مورد درمان های اختلال مصرف مواد مخدر ایجاد کردند، که هر دو می توانند به علاقه مندان و حامیان اجازه دهند تا در آموزش مداخله کنند.
سایر برنامههای مبتنی بر هوشمصنوعی، مانند Sobergrid، در حال توسعه ظرفیت تشخیص زمانی هستند که افراد در معرض خطر بازگشت به بیماری هستند. برای مثال، بر اساس نزدیک شدن مجدد بیماران به بارها و مراکز خطرناک آنها را به یک مشاور بهبودی مرتبط میکنند.
تأثیرگذارترین پیشرفت ها مربوط به کاهش مصرف بیش از حد است که اغلب با مخلوط کردن داروها ایجاد می شود. در دانشگاه پردو، محققان یک دستگاه پوشیدنی ساخته و آزمایش کردهاند که میتواند علائم مصرف بیش از حد را تشخیص دهد و به طور خودکار نالوکسان، یک عامل معکوسکننده مصرف بیش از حد، به فرد تزریق کند. یکی دیگر از پیشرفتهای مهم، ایجاد ابزارهایی برای شناسایی ترکیبات خطرناک در مواد دارویی بوده است که میتواند مصرف بیش از حد ناشی از فنتانیل را به شدت کاهش دهد.
علیرغم وعده های خوب، نگرانی هایی نیز وجود دارد. آیا از فناوری تشخیص چهره برای یافتن افرادی که به نظر می رسد نعشه هستند منجر به تبعیض و سوء استفاده می شود؟ اوبر قبلاً در سال 2008 گامی در توسعه این نوع ظرفیت برداشته بود و تلاش کرد حق اختراع فناوری را برای شناسایی مسافر مست انجام دهد.
و در مورد اطلاعات نادرست، مشکلی که در حال حاضر بات های چت را گرفتار کرده است، چطور؟ ممکن است گروه های خلافکار اطلاعات نادرستی را در ربات های چت جاسازی کنند تا مصرف کنندگان مواد مخدر را در مورد خطرات گمراه کنند.
استفاده صحیح از هوش مصنوعی نه تنها به محققان و پزشکان، بلکه بیماران و عموم مردم بستگی دارد که هوش مصنوعی را صادقانه نگه دارند و بزرگترین چالشهای بشریت، مانند اپیدمی مواد مخدر، را قابل حل کنند.
