ABSTRACT Psykedeliska läkemedel underlättar djupgående förändringar i medvetandet och har potential att ge insikter om naturen hos människans mentala processer och deras relation till hjärnans fysiologi. Men den publicerade vetenskapliga litteraturen återspeglar en mycket begränsad förståelse av effekterna av dessa läkemedel, särskilt för nyare syntetiska föreningar. Antalet kliniska prövningar och läkemedelssortimentet som formellt studeras underskattas av antalet skriftliga beskrivningar av de många läkemedel som tas av människor. Analys av dessa beskrivningar med hjälp av maskininlärningsteknik kan ge en ram för att lära sig om dessa droganvändningserfarenheter. Vi samlade 1000 rapporter om 10 läkemedel från droginformationswebbplatsen Erowid.org och bildade en term-dokument frekvensmatris. Med hjälp av variabelt urval och en slumpmässig skogsklassare, identifierade vi en undergrupp av ord som differentierade mellan droger. RESULTAT: En slumpmässig skog med hjälp av en undergrupp på 110 prediktorvariabler klassificerade med noggrannhet jämförbar med en slumpmässig skog med hjälp av hela uppsättningen 3934 prediktorer. Vår uppskattade noggrannhet var 51,1 procent, vilket är gynnsamt jämfört med de 10 procent som förväntas av slumpen. Rapporter om MDMA hade den högsta noggrannheten vid 86,9%; de som beskriver DPT hade den lägsta på 20,1%. Hierarkikluster tyder på likheter mellan vissa läkemedel, såsom DMT och Salvia divinorum. KONCLUSION: Maskininlärning tekniker kan avslöja konsistenser i beskrivningar av droganvändning erfarenheter som varierar beroende på drogklass. Detta kan vara användbart för att utveckla hypoteser om farmakologi och toxicitet av nya och dåligt karakteriserade läkemedel.
Coyle och Al. REF klassificerar och karakteriserar olika typer av droganvändningserfarenheter, med hjälp av en slumpmässig skogsklassificering över 1000 rapporter om 10 droger från webbplatsen för droginformation Erowid.org (manuellt identifierade undergrupper av ord som differentieras efter droger).
Quantitative Analysis of Narrative Reports of Psychedelic Drugs
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Quantitative Methods', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology']}