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社会工作教师使用人工智能来对抗无家可归青年的药物滥用
研究人员利用人工智能和计算机科学的最新成果来缓解无家可归青年的问题，从而深入了解导致物质使用障碍的细微原因。
来源:丹佛大学
丹佛大学、宾夕法尼亚州立大学(宾夕法尼亚州立大学)和南加州大学(USC)的研究人员对六个州的1600多名年轻人进行了研究，并使用算法和机器学习来解释结果数据，以确定如何以及何时干预无家可归青年的物质使用障碍(SUC)。
宾夕法尼亚州立大学的Amula Yadav开发了人工智能驱动的综合阿片类药物反应工具(CORTA)，该工具考虑了多种因素来预测一个人发展阿片类药物成瘾的可能性。
南加州大学的Aida Rahmattalabi开发了基于群体的干预决策援助(GUIDE)，以评估个人的社会网络，以建立更有效的干预和恢复小组。
研究人员指出，使用人工智能可以帮助社会工作者识别SUC高风险青年，并促进适当的干预。
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