Opioid salgınının köstebek gibi bir karmaşıklığı vardı ve araştırmacıları yirmi yılın büyük bir bölümünde tökezledi; zira araştırmacılar, insanları opioidleri kötüye kullanmaya iten ve aynı zamanda potansiyelleri belirlemeye iten gelişen sosyal ve sistemik faktörleri daha iyi anlamaya çalıştılar. aşırı dozda sıcak noktalar.
Bu can sıkıcı ve çoğu zaman kusurlu olan bu çabaların tümü, klinisyenlerin bağımlılığın sancıları çekenlere güvenli, etkili tedavi ve diğer kaynakları sağlamaya çalışmasıyla ortaya çıkıyor.
Hem araştırmacılar hem de klinisyenler opioid salgınının geniş ve kalıcı erişimini incelerken, şimdi merakla yapay zekayı araştırıyorlar ve şu soruyu soruyorlar: Bu, opioid salgınını sona erdiren ay ışığı olabilir mi?
Sağlık hizmetleri, yeni teknolojilerin pilotajı ve uygulanmasında oldukça yavaş olduğu için, çoğunluğa atlayan bir hizmet değildir. Ve bu eğilim sonuçsuz değildir. Bir rapor şunu önerdi: endüstri yılda 8,3 milyar dolardan fazla zarar ediyor Gelişmiş elektronik sağlık kayıtları gibi teknolojileri geç benimsemek veya benimsememek nedeniyle.
Halk sağlığı araştırmacıları ve biyomedikal mühendisleri, bağımlılığın önlenmesi ve tedavisinin en yeni yararlanıcı olduğu tıpta yapay zeka destekli bir devrimi sessizce geliştiriyorlar.
Ancak opioid salgınının sonuçları defterlerdekilerden daha fazla. 1999’a dönersek, Uyuşturucuya bağlı aşırı doz nedeniyle 1 milyondan fazla kişi öldü. 2021’de Amerika’da aşırı dozda uyuşturucudan 106.699 ölüm meydana geldiülke tarihinde kişi başına düşen en yüksek hacimlerden biri. Tüm bu aşırı dozların yaklaşık %75’i, Vicodin ve Percocet gibi reçeteli ağrı kesicilerin yanı sıra eroin gibi “sokak” uyuşturucularını da içeren opioid kullanımına atfedilebilir.
Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri ile Ulusal Sağlık Enstitüleri’nin sosyal yardım, eğitim ve reçete izleme programlarına milyarlarca dolar akıtmasına rağmen salgın inatla varlığını sürdürdü.
Son on yıldır, New York City ve güney Illinois kırsalı da dahil olmak üzere Amerika genelindeki kırsal ve kentsel topluluklarda opioid salgını üzerine araştırmalar yürütüyorum.
Alanımdaki çoğu kişi, isteksiz de olsa, uyuşturucu kullanıcılarının karşılaştığı karmaşık risklerin belirlenmesinde inanılmaz miktarda tahmin yapılması gerektiği konusunda hemfikir. Hangi ilaçları alacaklar? Bunları enjekte edecekler mi, burundan çekecekler mi, yoksa sigara mı içecekler? Aşırı doz almaları ve yardıma ihtiyaç duymaları durumunda etrafta kimi kullanacaklar?
Bu değil. Uygulayıcılar ayrıca suboxone gibi opioid kullanım bozukluğunun etkili tedavilerine ilişkin kendine özgü federal ve eyalet yönergeleriyle düzenli olarak mücadele ediyor. Ayrıca kendilerini, fentanil gibi ucuz, sentetik opioidlerle kirlenmiş, giderek daha da öngörülemeyen uyuşturucu kaynaklarına yetişmeye çalışırken buluyorlar. opioide bağlı aşırı doz ölümlerindeki son artışlardan büyük ölçüde sorumlu olan.
ChatGPT gibi yapay zeka gelişmeleri halkın çoğunun hayal gücünü cezbederken, halk sağlığı araştırmacıları ve biyomedikal mühendisleri, bağımlılığın önlenmesi ve tedavisinin en yeni yararlanıcılarla birlikte sessizce tıpta yapay zeka destekli bir devrim yaratmaya çalışıyorlar.
Bu alandaki yenilikler, öncelikle opioid kullanım bozukluğu geliştirme, tedaviden ayrılma ve hastalığın tekrarlaması riskiyle karşı karşıya olabilecek kişileri belirlemek için makine öğrenimini kullanıyor. Örneğin, Georgia Teknoloji Enstitüsü’nden araştırmacılar yakın zamanda makine öğrenimi teknikleri geliştirdiler. Reddit’te fentanilin kötüye kullanımı riski taşıyan kişileri etkili bir şekilde belirlemeksırasında diğer araştırmacılar bir araç geliştirdi Opioid kullanım bozukluğu tedavileri hakkındaki yanlış bilgilerin tespit edilmesi için; bunların her ikisi de akranların ve savunucuların eğitime müdahale etmesine olanak sağlayabilir.
Yapay zeka destekli diğer programlar, Sobergrid gibibireylerin hastalığın tekrarlama riskiyle karşı karşıya olduğu durumları (örneğin barlara yakınlıklarına bağlı olarak) tespit etme kapasitesini geliştiriyor ve ardından onları bir iyileşme danışmanına bağlıyor.
En etkili gelişmeler, genellikle ilaçların karıştırılmasıyla ortaya çıkan aşırı dozların azaltılmasıyla ilgilidir. Purdue Üniversitesi’ndeki araştırmacılar bir yöntem geliştirdiler ve pilot olarak uyguladılar. Aşırı doz belirtilerini tespit edebilen ve bir kişiye otomatik olarak nalokson enjekte edebilen giyilebilir cihazaşırı dozu tersine çeviren bir ajan. Bir diğer önemli gelişme ise araçların yaratılması oldu. ilaç malzemelerindeki tehlikeli kirleticileri tespit etmekfentanil kaynaklı aşırı dozları radikal bir şekilde azaltabilir.
Bu büyük vaatlere rağmen endişeler var: Yüz tanıma teknolojisi, kafası iyi görünen kişilerin yerini tespit etmek için kullanılabilir mi, bu da ayrımcılığa ve istismara yol açabilir mi? Uber, 2008 yılında bu tür bir kapasiteyi geliştirmek için bir adım atmış ve sarhoş bir yolcuyu tespit edecek bir teknolojinin patentini almaya çalışmıştı.
Peki ya yanlış/yanlış bilgi? Chatbotların başına dert olan bir sorun zaten? Kötü niyetli taraflar, uyuşturucu kullanıcılarını riskler konusunda yanıltmak için sohbet robotlarına yanlış bilgiler yerleştirebilir mi?
Fritz Lang’ın 1927’deki ufuk açıcı sessiz filmi “Metropolis”e dönersek, halk, yeni, insan benzeri teknolojinin hayatları kolaylaştırıp zenginleştirme fikrine hayran kalmıştı. Stanley Kubrick’in 1968’deki “2001: Bir Uzay Macerası” filminden 2000’li yılların başındaki “Ben, Robot” ve “Azınlık Raporu” gibi filmlere kadar, bu hüzünlü vizyonlar yavaş yavaş bir tür varoluşsal korkuya dönüştü.
Yapay zekayı dürüst tutmak ve opioid salgını gibi insanlığın en büyük zorluklarını aşılmaz zorluklara dönüştürmek sadece araştırmacılara ve klinisyenlere değil, hastalara ve daha geniş bir kamuoyuna da bağlı olacak.
