Перегляд за Автор "Tymofiiv, Oleksandr"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    International Practice for Prevention of Illegal Narcotic Drug Trafficking: Legal Basis and Directions for Improvement
    (Journal of Drug and Alcohol Research, 2024) Terletskii, Anatoliy; Терлецький, Анатолій Володимирович; Nykyforchuk, Dmytro; Teliіchuk, Vitaliі; Kobko, Roman; Tymofiiv, Oleksandr
    The global battle against drug abuse demands innovative approaches that surpass the limitations of conventional methods. Artificial Intelligence (AI) signifies a groundbreaking evolution in reshaping drug abuse prevention. This article explores AI’s unparalleled potential in revolutionizing prevention strategies. AI, inclusive of machine learning and predictive analytics, excels in early detection, risk assessment, and customized interventions. By scrutinizing vast datasets, AI algorithms discern patterns, identify risks, and tailor interventions to individuals’ specific needs. This data-driven approach enhances the precision and effectiveness of combating substance abuse. Real-world instances demonstrate AI’s effectiveness in early detection, personalized interventions, and predictive risk modelling. Measurable outcomes reveal reduced substance abuse rates and optimized resource allocation due to AI-driven interventions. Additionally, ethical considerations such as privacy safeguards and fair decision-making underscore the importance of responsible AI implementation. Collaborative efforts involving AI specialists, healthcare experts, policymakers, and communities are crucial for integrating AI into holistic strategies. Recommendations stress the necessity for longitudinal studies, ethical guidelines, and heightened public awareness to fully harness AI’s potential in preventing drug abuse. In summary, AI integration in drug abuse prevention signifies a transformative stride, promising tailored, proactive interventions. Embracing AI-driven strategies provides hope in addressing substance abuse’s global impact, envisioning a future where precision interventions mitigate its effects on individuals and communities. AI, включаючи машинне навчання та прогнозну аналітику, чудово підходить для раннього виявлення, оцінки ризиків та індивідуальних втручань. Досліджуючи величезні набори даних, алгоритми штучного інтелекту виявляють закономірності, визначають ризики та пристосовують втручання до конкретних потреб людей. Цей підхід на основі даних підвищує точність і ефективність боротьби зі зловживанням психоактивними речовинами. Екземпляри реального світу демонструють ефективність штучного інтелекту в ранньому виявленні, персоналізованих втручаннях і прогнозному моделюванні ризиків. Результати, які можна вимірювати, показують зниження рівня зловживання психоактивними речовинами та оптимізацію розподілу ресурсів завдяки втручанням, керованим ШІ. Крім того, етичні міркування, такі як захист конфіденційності та справедливе прийняття рішень, підкреслюють важливість відповідального впровадження ШІ. Спільні зусилля за участю спеціалістів зі штучного інтелекту, експертів з охорони здоров’я, політиків і спільнот мають вирішальне значення для інтеграції штучного інтелекту в цілісні стратегії. Рекомендації наголошують на необхідності лонгітудинних досліджень, етичних рекомендацій і підвищення обізнаності громадськості, щоб повністю використовувати потенціал штучного інтелекту для запобігання зловживанню наркотиками. Підсумовуючи, інтеграція штучного інтелекту в запобігання зловживанню наркотиками означає трансформаційний крок, перспективні індивідуальні, проактивні заходи. Застосування стратегій, керованих штучним інтелектом, дає надію на подолання глобального впливу зловживання психоактивними речовинами, уявляючи майбутнє, де точні втручання пом’якшують його вплив на окремих людей і громади.