Jefferson Eduardo Campo Yule, Danny alberto Díaz Mage, Hugo Armando Ordoñez
Introducción— El consumo de sustancias psicoactivas ilícitas es una problemática que se vive a diario, donde personas de diferentes edades se han visto implicadas, resaltando que muchas de estas sustancias generan trastornos tales como, por ejemplo: la Marihuana o cannabis: su consumo afecta la función cerebral de manera directa, y particularmente las partes del cerebro responsables de la memoria, el aprendizaje, la atención, la toma de decisiones. El Bazuco: es una sustancia tóxica, cuyos principales riesgos de consumirla se reflejan en el deterioro neurológico y en el organismo, y es muy rápida su disolución en el torrente sanguíneo, aspecto que hace que sea muy adictiva. La Cocaína: su consumo afecta directamente el sistema nervioso y el resto del organismo de forma inmediata, en estas afectaciones se encuentran vasoconstricción, midriasis, hipertermia, taquicardia e hipertensión. La Heroína: es una sustancia altamente adictiva, inicialmente, sus efectos son muy placenteros, lo que propicia una conducta de consumo continuada y repetitiva, además, produce sensaciones de sequedad en la boca, enrojecimiento y acaloramiento de la piel, pesadez en brazos y piernas, náuseas y vómitos, comezón intensa y enturbiamiento de las facultades mentales. Objetivo— Esta problemática es algo que resalta mucho y de gran impacto en los jóvenes de acuerdo al contexto en el que se encuentren ya que hoy en dia hay mucha facilidad para obtener este tipo de sustancias, por ende, se han planteado una serie de trabajos que abordan desde la inteligencia artificial esa problemática. Metodología— El presente estudio realiza una revisión de 50 publicaciones relacionadas con el uso de métodos y técnicas de ML aplicadas al consumo de sustancias psicoactivas ilícitas. Resultados— De las publicaciones incluidas se hallaron temáticas en común por lo que se hace un resumen de los artículos seleccionados por cada temática y se describen brevemente los métodos adoptados, así como también una comparativa entre ellos, anotando los métodos usados, sus resultados y demás factores importantes de la aplicación o modelo en distintas áreas y se concluye con una serie de propuestas sobre las líneas que a futuro podrían encaminar la investigación en este campo.
Introduction— The consumption of illicit psychoactive substances is a problem experienced every day, by people of different ages who have been involved in it, highlighting that many of these substances generate disorders such as, for example: Marijuana or cannabis: its consumption affects brain function directly, and particularly the parts of the brain responsible for memory, learning, attention, decision making. Bazuco: it is a toxic substance, which main risks of consumption are reflected in the neurological deterioration and in the organism, and its dissolution in the bloodstream is very fast, an aspect that makes it very addictive. Cocaine: its consumption, directly affects the nervous system and the rest of the organism immediately, these affectations include vasoconstriction, mydriasis, hyperthermia, tachycardia and hypertension. Heroin: is a highly addictive substance, initially, its effects are very pleasant, which leads to a continuous and repetitive consumption behavior, in addition, it produces sensations of dry mouth, reddening and heating of the skin, heaviness in arms and legs, nausea and vomiting, intense itching and clouding of the mental faculties.
Objective— This problem is something that stands out a lot and has a great impact on young people according to the context they are in, since nowadays it is very easy to obtain this type of substances, therefore, a series of works have been proposed that address this problem from artificial intelligence. Methodology— The current study is a review of 50 publications related to the use of ML methods and techniques applied to the consumption of illicit psychoactive substances.
Results— From the publications included, common themes were found, so a summary is made of the articles selected for each theme and the methods adopted are briefly described, as well as a comparison between them, noting the methods used, their results and other important factors of the application or model in different areas, and concluding with a series of proposals on the lines that could guide future research in this field.
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