Dynamic and Baseline Multi-Task Learning for Predicting Substance Use Initiation in the ABCD Study
Este estudo demonstra que a integração de aprendizado multi-tarefa com modelagem dinâmica de dados longitudinais do estudo ABCD melhora significativamente a previsão da iniciação no uso de substâncias em adolescentes, superando modelos estáticos ao capturar a evolução temporal dos riscos e as estruturas compartilhadas entre diferentes substâncias.