Onderzoek van de Mind-Body Research groep van de KU Leuven en de University of California, Berkeley werpt een nieuw licht op de omstandigheden die eetbuien en binge drinken veroorzaken bij mensen met boulimia nervosa en een alcoholgebruikstoornis. Het onderzoek maakt gebruik van geavanceerde technieken in machine learning en artificiële intelligentie om voorspellingsmodellen voor eetbuien en binge drinken in het dagelijkse leven te ontwikkelen. Die bieden veelbelovende inzichten en maken efficiëntere behandelingen mogelijk.
Het onderzoek volgde 120 patiënten gedurende een periode van 12 maanden. Daarin werd hun eet- en drinkgedrag bestudeerd, maar ook verschillende emotionele, gedrags- en contextuele factoren. Dit gebeurde aan de hand van de zogenaamde experience sampling methode (ESM), waarbij deelnemers hun gedrag en ervaringen acht keer per dag rapporteerden op specifieke dagen van de week. Deze intensieve en zeer uitgebreide dataverzameling maakte het dan mogelijk om op zoek te gaan naar patronen en voorspellers van problematisch eet- of drinkgedrag. Daarvoor werden machine learning-modellen en artificiële intelligentie gebruikt.
Er werden modellen op groepsniveau ontwikkeld, maar ook modellen die afgestemd waren op individuele patiënten. Hierbij zagen de onderzoekers dat modellen op groepsniveau, die gegevens van meerdere patiënten samenvoegen, over het algemeen beter presteerden dan de modellen op het niveau van het individu. Enkele van de belangrijkste voorspellers voor eetbuien en binge drinken waren het ervaren van een drang om te eten of drinken en het tijdstip van de dag. Daarnaast speelden sociale context en emotionele factoren ook een belangrijke rol.
Lees het hele artikel op de site van de KU Leuven.
