ケースウェスタンリザーブ大学の研究者チームは、 パーソナライズされた自動警報システム ウェアラブル技術を利用して人々の禁煙を支援する。
喫煙をやめるのは難しい。 ほとんどの人は、紙巻きタバコに含まれる依存性化学物質であるニコチン中毒になるまでに、わずか XNUMX 回の試行しかかかりません。 疾病管理予防センター, アメリカ人の間で最も蔓延している依存症。
米国の死亡者のXNUMX人にXNUMX人を占める喫煙は、取り返しのつかない結果をもたらします。
喫煙者でもそのリスクは承知しています。 2015 年には、喫煙者の 10 人中 XNUMX 人近くが完全に禁煙したいと報告しました。
しかし、アメリカ癌協会によると、, 4から7パーセントのみ の喫煙者が自分で禁煙できる. したがって、外部からの助けが重要です。
ごく最近では、ウェアラブル技術が人々の禁煙を支援するプログラムの波に乗りました。
「多くの人が治療を受けに来ないため、タバコ規制の分野では実際にモバイル技術が導入されています」と共著者は述べた。 モニカ・ウェッブ・フーパー、医学部の教授であり、がん格差研究室のディレクターでもあります。 ケース総合がんセンター。
新しいパーソナライズされたモバイル禁煙システムは、新しい介入方法を模索していたウェッブ・フーパー氏と、 ファン・ミンチュン、電気工学およびコンピュータサイエンスの助教授研究チームを率いたのは.
彼らの論文は、 スマートヘルス.
自分の個人的な辞めラインを設定する
モバイル警報システムは順番に作動します。
まず、ユーザーはマインドフルネス トレーニングを備えたオンライン プラットフォームにサインオンし、個別の禁煙計画を設定します。
そして、20 つのアームバンド センサーが喫煙に関連する特定の腕と体の動きを検出すると、当初は Android に限定されていたスマートフォン アプリがシステムに接続され、自動的にユーザーに自分の禁煙計画を思い出させるか、短いビデオ (120 ～ XNUMX 秒) を送信します。数秒）禁煙による健康と経済的メリットについて。
Huang 氏によると、センサーは、時間的ダイナミクスを捉える特別なタイプのリカレント ニューラル ネットワークである長短期記憶 (LSTM) と呼ばれる深層学習ベースのアプローチでトレーニングされています。
ウェアラブルアームバンドは、収集した時系列のセンサーデータから、タバコを手から口に移す、片手でライターを取り出し、もう一方の手でライターの前に上げてブロックするなどの非常に微妙な一連の動作も認識できます。風。
「私たちは、飲食と混同される可能性のある単一の動作と、より明確にタバコを吸う行為に関連する一連の動作を区別することができました」とフアン氏は声明で述べた。
研究者らは 10 つのアームバンド センサーを 98 人のユーザーでテストしたところ、喫煙の動作と、カップから水を飲むなどの他の同様の手の動作を区別する精度が XNUMX% 以上であることがわかりました。
アームバンドを 72 つだけ使用する他の同様の技術や、喫煙者の喫煙頻度の自己申告に依存していた以前のプログラムの XNUMX% の精度と比較して、このチームの技術は喫煙活動をより正確に追跡しました。
「私たちはプログラムの XNUMX つをビデオベースのモバイル アプリケーションに変換することに興味がありましたが、モーション センサーのおかげでこれはさらに素晴らしいものになりました」と Webb Hooper 氏は声明で述べています。
研究者らは、センサーに加えて、モバイルリマインダーも重要な役割を果たしたと考えています。
ウェッブ・フーパー氏が実施した120人の喫煙者を対象としたパイロット研究では、そのうちの半数がこのプログラムを使用し、残りの半数はセンサーやビデオメッセージングのない標準的なテキストメッセージングプログラムを使用した。
プログラム全体を利用した人はエンゲージメント率が高く、生化学的に証明された中止率が 20% 増加しました。
ウェッブ・フーパー氏は声明で、「タバコはあらゆる依存症の中で克服するのが最も困難であり、紙巻きタバコは最も中毒になりやすい薬物のXNUMXつである。人によってはXNUMX本（タバコ）で済む」と述べた。
「そして、神経学的には、脳内のニコチン受容体が増えるため、禁煙は難しくなります。 だからこそ、私はこの介入にとても興奮しています。」
次のステップ
Huang氏によると、チームは禁煙治療の文脈でウェアラブルセンサーの影響をテストする予定だという。
「これにより、人が喫煙を始めた場合に、カスタマイズされた介入コンテンツを送信してリアルタイムで介入できるようになります。 センサーを強化した介入が禁煙率を改善するかどうかを大規模な試験でテストする予定です」と彼は述べた。
