Satu pasukan penyelidik dari Case Western Reserve University telah membangunkan a sistem peringatan automatik yang diperibadikan untuk membantu orang berhenti merokok, menggunakan teknologi yang boleh dipakai.
Sukar untuk berhenti merokok. Dengan kebanyakan orang, ia hanya mengambil masa tiga kali untuk menjadi ketagih nikotin, bahan kimia yang ketagihan dalam rokok dan, menurut Pusat Kawalan dan Pencegahan Penyakit, ketagihan yang paling lazim di kalangan rakyat Amerika.
Bertanggungjawab untuk salah satu daripada lima kematian di Amerika Syarikat, merokok membawa kepada akibat yang tidak dapat dibatalkan.
Malah perokok menyedari risiko. Di 2015, hampir tujuh dalam setiap perokok 10 melaporkan bahawa mereka mahu berhenti sepenuhnya.
Tetapi, menurut Persatuan Kanser Amerika, hanya 4 hingga 7 peratus Perokok boleh berhenti merokok dengan sendirinya. Oleh itu, bantuan di luar adalah penting.
Baru-baru ini, teknologi yang boleh dipakai telah melonjak pada alat muzik untuk membantu orang berhenti merokok.
"Bidang pengendalian tembakau benar-benar menggunakan teknologi mudah alih kerana ramai orang tidak akan masuk untuk terapi," kata pengarang bersama Monica Webb Hooper, seorang profesor di Sekolah Perubatan dan pengarah Pejabat Penyelidikan Ketidaksuburan Kanser di Pusat Kanser Komprehensif Kes.
Sistem penghentian merokok mudah alih peribadi yang baru adalah hasil daripada kerjasama yang berlaku daripada perbualan antara Webb Hooper, yang sedang mencari cara baru campur tangan, dan Ming-Chun Huang, seorang penolong profesor kejuruteraan elektrik dan sains komputer, yang mengetuai pasukan penyelidikan.
Kertas mereka diterbitkan di Kesihatan Pintar.
Temui quitline peribadi anda
Sistem peringatan mudah alih datang dalam urutan.
Pertama, pengguna melog masuk ke platform dalam talian dengan latihan kesedaran dan menyiapkan pelan berhenti khusus.
Dan apabila kedua-dua sensor armband mengesan lengan dan usul badan tertentu yang berkaitan dengan merokok, aplikasi telefon pintar, pada mulanya terhad kepada Androids, yang disambungkan kepada sistem, secara automatik mengingatkan pengguna sama ada rancangan mereka sendiri untuk keluar atau teks video pendek (20-120 detik) mengenai manfaat kesihatan dan kewangan berhenti.
Menurut Huang, sensor itu dilatih dengan pendekatan berasaskan pembelajaran mendalam yang dikenali sebagai memori jangka pendek panjang (LSTM), jenis rangkaian neural berulang yang menangkap dinamik temporal.
Dari data sensor siri masa yang dikumpulkan, armbands yang boleh dipakai dapat mengenali walaupun urutan gerakan yang sangat halus, seperti membawa rokok dari tangan ke mulut, dan mengambil lebih ringan dengan satu tangan dan menaikkan yang lain di depan yang lebih ringan untuk menyekat angin.
"Kami dapat membezakan antara gerakan tunggal, yang boleh dikelirukan dengan makan atau minum, dan urutan gerakan lebih jelas dikaitkan dengan tindakan merokok," kata Huang dalam satu kenyataan.
Para penyelidik menguji dua sensor armband pada pengguna 10 dan mendapati bahawa mereka mempunyai ketepatan peratus 98 untuk membezakan usul merokok dari gerakan tangan lain yang serupa, seperti minum dari cawan.
Berbanding dengan ketepatan peratus 72 dalam teknologi serupa yang lain hanya menggunakan satu armband dan program terdahulu yang bergantung kepada perokok untuk melaporkan sendiri kerap kali mereka merokok, teknologi pasukan mengesan aktiviti merokok lebih tepat.
"Kami berminat menerjemahkan salah satu daripada program kami ke dalam aplikasi mudah alih berasaskan video, tetapi sensor gerakan menjadikannya lebih menakjubkan," kata Webb Hooper dalam satu kenyataan.
Bersama-sama dengan sensor, penyelidik percaya bahawa peringatan mudah alih juga memainkan peranan penting.
Dalam kajian perintis perokok 120 yang dijalankan oleh Webb Hooper, separuh daripada mereka menggunakan program ini sementara separuh lagi menggunakan program pemesejan teks standard tanpa sensor atau pemesejan video.
Mereka yang menggunakan keseluruhan program mempunyai kadar penglibatan yang lebih tinggi dan kenaikan 20-peratus dalam penghentian secara biokimia.
"Tembakau adalah yang paling sukar bagi semua ketagihan untuk mengatasi dan rokok adalah salah satu ubat yang paling mudah untuk menjadi ketagih - yang diperlukan hanya tiga (rokok) bagi sesetengah orang," kata Webb Hooper dalam satu kenyataan.
"Dan, secara neurologis, lebih sukar untuk berhenti kerana kita mempunyai lebih banyak reseptor nikotin di otak. Itulah sebabnya saya sangat teruja dengan campur tangan ini. "
Langkah seterusnya
Menurut Huang, pasukan itu merancang untuk menguji kesan sensor yang boleh dipakai dalam konteks penghentian merokok.
"Ini akan membolehkan kita campurtangan dalam masa nyata dengan menghantar kandungan intervensi yang disesuaikan jika seseorang mula merokok. Kami akan menguji sama ada campur tangan yang meningkatkan sensor meningkatkan kadar penghentian merokok dalam ujian yang lebih besar, "katanya.
