AI อธิบายปัจจัยเสี่ยงซับซ้อนที่นำไปสู่ภาวะติดสุรา
AI ช่วยไขความกระจ่างปัจจัยเสี่ยงซับซ้อนที่นำไปสู่ภาวะติดสุรา
ตามการศึกษาใหม่ระบุว่า โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้ (Explainable AI หรือ xAI) กำลังช่วยให้เข้าใจถึงปัจจัยเสี่ยงหลายประการที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาภาวะติดสุรา (Alcohol Use Disorder หรือ AUD) แม้ว่าปัจจัยบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับ AUD ซึ่งรวมถึงตัวแปรทางประชากร สังคมเศรษฐกิจ และพันธุกรรม เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้ว แต่นักวิจัยมักจะศึกษาแยกกัน และบทบาทของปัจจัยเหล่านี้ต่อความเสี่ยงของแต่ละบุคคลมักจะมีน้อย ในขณะเดียวกัน ความหลากหลายของการแสดงออกของ AUD สะท้อนให้เห็นถึงการรวมกันของปัจจัยทางพันธุกรรม สิ่งแวดล้อม ประสาทชีววิทยา และจิตสังคมของแต่ละบุคคล การทำความเข้าใจอิทธิพลสัมพัทธ์และวิธีที่ตัวแปรเหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กัน อาจช่วยให้สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงของการดื่มที่เป็นอันตรายได้ดีขึ้น และเป็นข้อมูลสำหรับการป้องกันและแนวทางการรักษาที่ปรับให้เหมาะสม
ในการศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Alcohol: Clinical & Experimental Research นักวิจัยได้นำความก้าวหน้าล่าสุดในเทคนิค xAI มาใช้เพื่อตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อน พวกเขาได้พัฒนาโมเดลที่รวมวิธีการวิเคราะห์หลายอย่างเพื่อระบุว่าปัจจัยเสี่ยงและการปฏิสัมพันธ์ใดที่มีความสำคัญที่สุดต่อการพัฒนา AUD นักวิจัยได้ใช้ข้อมูลจากผู้เข้าร่วม 12,178 คน ที่มีอายุระหว่าง 40-69 ปี ซึ่งได้รับการถ่ายภาพประสาท (neuroimaging) ในโครงการ UK Biobank ผู้เข้าร่วมถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มผู้ป่วยและกลุ่มควบคุมโดยพิจารณาจากการประเมินและวินิจฉัยการใช้แอลกอฮอล์ โมเดล xAI ใช้ปัจจัยมากกว่า 400 รายการที่เกี่ยวข้องกับ 5 ด้าน ได้แก่: ประชากร; สังคมเศรษฐกิจ; สุขภาพจิตที่ไม่เกี่ยวข้องกับสารเสพติด; การใช้สารเสพติดที่ไม่ใช่แอลกอฮอล์; และชีววิทยา (รวมถึงการรวมกันของพันธุกรรมและโครงสร้างสมอง)
โดเมนที่มีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของโมเดลมากที่สุดได้แก่ ปัจจัยทางประชากร การใช้สารเสพติด และปัจจัยทางชีววิทยา คุณลักษณะทางประชากรและโครงสร้างสมองมีคุณค่าในการทำนาย AUD โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลนี้ได้เน้นย้ำถึงบทบาทของเพศ การสูบบุหรี่ตลอดชีวิต การใช้กัญชา และอายุ ปัจจัยสำคัญอื่นๆ ได้แก่ บรรพบุรุษทางพันธุกรรม สถานะทางเศรษฐกิจและสังคม สุขภาพจิต โครงสร้างสมองในภูมิภาคต่างๆ และความเสี่ยงทางพันธุกรรมต่อ AUD
อย่างไรก็ตาม ปัจจัยบางอย่างเหล่านี้ รวมถึงสถานะทางเศรษฐกิจและสังคม และสุขภาพจิต ไม่ได้ช่วยเพิ่มคุณค่าในการทำนายของโมเดลให้ดีขึ้น ซึ่งอาจสะท้อนถึงความเกี่ยวข้องที่ทับซ้อนกันและความซ้ำซ้อน อย่างไรก็ตาม ผลการวิจัยบ่งชี้ถึงบทบาทของการปฏิสัมพันธ์แบบไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างปัจจัยเสี่ยงทางชีวภาพและสิ่งแวดล้อมในการพัฒนา AUD ซึ่งเน้นย้ำถึงอิทธิพลของข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านั้น การปฏิสัมพันธ์ที่น่าสังเกตได้แก่ เพศและอายุ และการแยกตัวทางสังคมกับองค์ประกอบเฉพาะของเชื้อสาย การปฏิสัมพันธ์เหล่านี้อาจช่วยระบุประเภทย่อยของผู้ป่วยและปัจจัยเสี่ยงเฉพาะที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งช่วยให้การป้องกันและการรักษาแม่นยำยิ่งขึ้น การศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ xAI ในการระบุและตีความปัจจัยที่ซับซ้อนซึ่งมีส่วนทำให้เกิด AUD นักวิจัยเรียกร้องให้มีการคัดเลือกปัจจัยเสี่ยงอย่างรอบคอบและคำนึงถึงการปฏิสัมพันธ์เพื่อปรับปรุงคุณค่าในการทำนายของโมเดล AI ผลการวิจัยอาจไม่สามารถนำไปใช้กับประชากรที่ไม่ใช่ชาวยุโรปได้
ที่มา: Newswise
