ИИ помогает понять, кто успешно бросает курить: анализ большой базы данных

Бросить курить — самый действенный способ снизить риск болезней и смерти для курильщика. Но попытки удаются далеко не всем: в 2022 году примерно половина курильщиков пыталась бросить, а получилось лишь у каждого десятого. Чтобы помочь людям эффективнее, важно понять, какие факторы предсказывают успех.

Исследователи взяли данные большого американского опроса о табаке и здоровье (PATH) за 2018–2021 годы. Сначала с помощью языковой модели GPT-4.1 они отобрали 45 вопросов из анкеты, которые, судя по их описаниям, лучше всего связаны с отказом от курения через 12 месяцев. Затем проверили, насколько хорошо эти вопросы предсказывают результат, обучив на них модель машинного обучения XGBoost.

Оказалось, что точность предсказания по 45 отобранным вопросам почти не уступает точности по всем возможным вопросам анкеты. Среди самых важных факторов — как часто человек курил за последние 30 дней, сколько минут проходит от пробуждения до первой сигареты, как относятся к курению близкие люди, сколько курят среди окружения, ежедневное использование электронных средств доставки никотина, эмоциональная зависимость и беспокойство о вреде здоровья.

Авторы подчёркивают: это не доказательство причинно-следственных связей, а лишь выявление факторов, тесно связанных с успешным отказом от курения. Работа показывает, что искусственный интеллект может эффективно отбирать значимые переменные из текстовых описаний, что в будущем поможет создавать более адресные программы помощи.