Опиоидная зависимость – это проблема, которая приобретает ежегодно все большие масштабы во всем мире. Она диагностируется клинически, когда человеку уже довольно сложно помочь. Теперь выявить проблему можно будет гораздо раньше. Это стало возможным благодаря разработке команды из Университета Ариэль в Израиле под руководством Гидеона Корен.
Традиционные методы диагностики опиоидной зависимости
Традиционными методами определения опиоидной зависимости является наблюдение за поведением и здоровьем человека. Признаками наркомании являются:
- Расстройство психики и социального поведения. Причем, изменения в худшую сторону стремительно прогрессируют. Человек становится раздражительным, агрессивным. Он начинает часто врать. Его настроение резко скачками меняется.
- Изменение круга общения.
- Сужение интересов.
- Низкие показатели в трудовой деятельности и учебе.
- Потеря суточного ритма, нарушение сна.
- Потеря массы тела, пищевые расстройства.
При наличии этих признаков проводится анализ мочи, в котором обнаруживаются метаболиты наркотических средств.
Важно знать, что главный признак наркотической зависимости – расстройство психики, начинается уже на ранних этапах. Однако степень ее выраженности зависит не от продолжительности приема наркотиков или дозы, а от особенностей личности.
Опиоидная зависимость: диагностика искусственным интеллектом
Группа исследователей под руководством Гидеона Корен создала модель прогнозирования и ранней диагностики опиоидной зависимости с помощью искусственного интеллекта.
В компьютерную программу были введены данные более 10 миллионов страховых медицинских случаев, собранных с 2006 по 2018 год. Также использовались 550 тысяч записей из медицинских карт пациентов. В машину были введены демографические данные, диагнозы, хронические заболевания людей. Также была проанализирована информация о лечебных процедурах и лекарствах, которые им выписывали.
Эти статистические данные помогли создать модель возникновения зависимости у пациентов. Теперь с помощью этого инструмента, основанного на статистике, искусственный интеллект может заранее спрогнозировать вероятность появления у человека опиоидной зависимости.
В итоге, по утверждению ученых, наличие проблем можно выявить на 14,4 месяцев раньше, чем станут явно видны клинические признаки. Следовательно, у врачей появляется возможность предупредить тяжелые исходы, летальные случаи, а также уменьшить расходы на лечение.
