Abordando las disparidades en el uso de opioides a través del aprendizaje automático

El Uso de opioides se ha vuelto un problema serio en Estados Unidos, especialmente en poblaciones que a menudo son pasadas por alto por los sistemas de salud. Cada vez hay más preocupación de que la tecnología, en particular los algoritmos de machine learning, a veces pueden empeorar las disparidades en salud. Estos algoritmos suelen entrenarse con datos de poblaciones mayormente blancas o masculinas, lo que puede llevar a predicciones poco fiables para otros grupos, como mujeres o personas de color. Este documento busca explorar cómo el machine learning puede predecir resultados del uso de opioides en estas comunidades minoritarias.

#Contexto

La crisis de opioides ha visto un aumento en el uso no médico de opioides recetados y heroína. Muchos jóvenes adultos están afectados, y entender los patrones de su uso de sustancias puede ayudar a los proveedores de salud a ofrecer un mejor apoyo. El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que puede ayudar a analizar datos para predecir varios resultados, incluyendo comportamientos relacionados con la salud. Sin embargo, cuando estos algoritmos no se entrenan en poblaciones diversas, puede que no funcionen bien para todos.

#El Problema del Sesgo en los Algoritmos

Los algoritmos de machine learning son tan buenos como los datos que utilizan. Si estos algoritmos se entrenan principalmente con datos de una población mayoritaria, puede que no funcionen correctamente para grupos minoritarios. Por ejemplo, los algoritmos pueden sugerir incorrectamente que los individuos negros son más saludables que los individuos blancos igualmente enfermos. Esto puede crear huecos en el tratamiento y el apoyo para quienes lo necesitan.

#El Estudio

Para abordar este problema, los investigadores recopilaron datos de 539 jóvenes adultos que usaban opioides de manera no médica. Querían averiguar si los modelos de machine learning, que se entrenaron en un grupo mayoritario, podían predecir con precisión resultados para un grupo minoritario. Consideraron varios factores como edad, género y etnicidad para ver si estas influencias afectaban los resultados.

#Recolección de datos

Se reclutó a los participantes utilizando un método que ayuda a alcanzar poblaciones difíciles de encontrar. La mayoría de los participantes eran hombres blancos de bajos ingresos, mientras que las mujeres y personas de otros orígenes étnicos estaban subrepresentadas. Los investigadores utilizaron un cuestionario estandarizado para recopilar datos sobre el uso de drogas, comportamientos de salud y otros temas relevantes. Esta información fue crucial para los modelos de machine learning que planearon crear.

#Objetivos de la Investigación

Los investigadores tenían dos objetivos principales:

1. Usar técnicas de machine learning para predecir diferentes resultados relacionados con el uso de opioides entre los participantes.
2. Evaluar si los algoritmos entrenados con datos de un grupo mayoritario podían predecir resultados para un grupo minoritario.

#Metodología

Los investigadores emplearon varias técnicas de machine learning para analizar los datos. Usaron modelos como el Random Forest Classifier, Bagging Classifier, Gradient Boosting Classifier y Adaptive Boosting Classifier. Cada uno de estos modelos tiene diferentes fortalezas y debilidades, pero puede ser efectivo para predecir varios Resultados de Salud. Entrenaron estos modelos en diferentes subconjuntos de datos para comparar su desempeño entre grupos.

#Resultados

Cuando los investigadores usaron sus modelos para predecir resultados del uso de opioides, encontraron que las predicciones eran generalmente precisas cuando se entrenaron con un conjunto de datos diverso. Sin embargo, cuando los modelos se entrenaron con datos de un grupo mayoritario y se probaron en un grupo minoritario, la precisión cayó significativamente.

#Importancia de la Representación

El estudio mostró que incluir una amplia gama de personas en el proceso de recolección de datos es crucial para hacer predicciones precisas. Cuando los modelos carecen de representación de diferentes géneros y etnicidades, no logran captar los comportamientos y desafíos únicos que enfrentan las comunidades minoritarias. Esta falta de precisión puede llevar a peores resultados de salud y a una falta de tratamiento apropiado.

#Efectos de los Pares

Un hallazgo interesante fue el papel de los amigos en los comportamientos de uso de opioides. Los participantes que tenían amigos usando drogas eran más propensos a usar drogas ellos mismos. Entender estas dinámicas sociales puede ayudar a dar forma a intervenciones destinadas a reducir el uso de opioides.

#La Necesidad de Mejores Datos

La investigación destacó la importancia de recopilar datos que reflejen la diversidad de las poblaciones afectadas por el uso de opioides. Esto significa no solo incluir diversas razas y géneros, sino también considerar factores socioeconómicos. Muchos de los algoritmos actualmente en uso pueden no tener en cuenta estas diferencias, haciéndolos menos efectivos para poblaciones diversas.

#Implicaciones para la Salud

Los resultados de este estudio sugieren que los proveedores de salud deberían reconsiderar cómo usan los algoritmos de machine learning. No es suficiente confiar en modelos entrenados en poblaciones mayoritarias; también deben incluir datos de grupos diversos para que las predicciones sean útiles. Los interesados, incluyendo compañías de seguros y proveedores de salud, deberían trabajar juntos para mejorar sus métodos de recolección de datos.

#Matices Culturales

Diferentes factores culturales pueden influir significativamente en cómo las personas usan drogas y buscan tratamiento. Por ejemplo, los patrones de uso de drogas varían entre grupos raciales y étnicos, y estas diferencias deben ser abordadas en la recolección de datos y el entrenamiento de modelos. Los sistemas de salud pueden servir mejor a sus poblaciones reconociendo e incorporando estos matices.

#Direcciones para la Investigación Futura

Se necesita más investigación para entender cómo se puede usar el machine learning de manera efectiva en comunidades diversas. Esto incluye recopilar conjuntos de datos más grandes que sean representativos de diferentes poblaciones y explorar cómo diversos factores sociales y económicos influyen en los comportamientos de uso de drogas. Los estudios futuros también deberían buscar incluir más voces de quienes están afectados por el uso de opioides.

#Conclusión

El machine learning tiene un gran potencial para mejorar los resultados de salud, especialmente para quienes luchan con el uso de opioides. Sin embargo, para que estos algoritmos sean efectivos, deben basarse en datos completos que incluyan a todos los grupos. Es esencial que investigadores y proveedores de salud trabajen de manera colaborativa para crear mejores modelos que sirvan a todos, particularmente a las comunidades minoritarias que a menudo son descuidadas en los entornos de salud tradicionales. En última instancia, abordar los sesgos en el machine learning puede llevar a predicciones más precisas y mejores resultados de salud para todos.