Цифровые меры борьбы с пьянством

Прочитано: 70 раз(а)


Брайан Суффолетто, доктор медицинских наук, доцент отделения неотложной медицины, рассматривает взаимодействие с пациентами в отделении неотложной помощи как ценную возможность выявить конкретные риски, а затем способствовать позитивным изменениям поведения после выписки из отделения неотложной помощи с использованием цифровых устройств.

Он потратил более 10 лет на разработку цифровых поведенческих вмешательств для различных медицинских рисков, от пьянства молодых людей до отвлеченного вождения.

В этом разделе вопросов и ответов мы спросили Суффолетто о его работе и исследованиях цифровых инструментов , которые могут как распознавать, так и устранять негативное влияние употребления алкоголя на здоровье человека.

Многие из ваших исследований посвящены тому, как цифровые устройства могут обнаруживать и снижать уровень интоксикации и пьянства среди подростков. Почему вы решили сосредоточиться на этой области?

Двое моих близких друзей погибли в автокатастрофе, связанной с употреблением алкоголя, когда я учился в колледже. Я также много лет работал в городской больнице Питтсбурга с большой базой направлений молодых людей из различных колледжей, поэтому в отделении неотложной помощи я видел много травм и состояний, связанных с алкоголем.

Врачи неотложной помощи традиционно использовали метод под названием «Скрининг, кратковременное вмешательство и направление на лечение» (SBIRT), в котором используются методы мотивационного интервью, чтобы попытаться убедить людей сократить употребление алкоголя.

Но у нас редко есть время или возможность эффективно бороться с влиянием употребления алкоголя на здоровье пациента. Кроме того, пациенты отделений неотложной помощи часто отвлекаются, испытывают боль или даже находятся в состоянии алкогольного опьянения, поэтому восприимчивость к таким сообщениям низкая.

Я начал изучать использование цифровых технологий , в том числе текстовых сообщений, чтобы небольшими, но повторяющимися способами влиять на поведение людей в отношении здоровья с течением времени. Благодаря такому подходу я больше не был скован ограничениями больничных стен. Вместо этого я мог бы выявить пациентов отделения неотложной помощи, находящихся в группе риска, а затем связаться с ними, чтобы попытаться повлиять на их повседневные решения.

Можете ли вы описать недавнее машинное моделирование, которое вы и ваши коллеги из Университета Торонто использовали для прогнозирования интоксикации на основе измеримых изменений голоса?

Беглая речь зависит от быстрой и точной координации более чем 100 мышц, управляемых сенсорными, когнитивными и двигательными процессами высокого уровня. Таким образом, вы можете оценить голос человека по таким параметрам, как фонация (придыхательный, гортанный или скрипучий голос), высота, громкость, темп и другие переменные.

Это исследование было сосредоточено на частотных характеристиках голоса (насколько громок голос), поскольку они особенно хороши для демонстрации уровня опьянения. Мы использовали скороговорки, потому что они действуют как стресс-тест, выявляя даже незначительные нарушения в этой сложной координационной системе. Затем, основываясь на этих измеримых изменениях голоса, мы построили модель, которая предсказывала алкогольное опьянение с точностью 98%.

Расскажите нам о мерах по снижению потребления алкоголя с помощью текстовых сообщений.

Лучшее время для вмешательства часто — до начала поведения, но достаточно скоро, чтобы оно было контекстуально релевантным. Например, когда кто-то начинает пить, напоминание об ограничениях его потребления может оказаться полезным. Однако, когда человек находится в состоянии значительного опьянения, эти вмешательства становятся менее эффективными. Итак, в одном исследовании мы используем собранные голосовые данные, чтобы определить наилучшее время для вмешательства, а затем разрабатываем инструменты обмена текстовыми сообщениями, которые помогут снизить рискованное употребление алкоголя.

Какие преимущества дают цифровые устройства в стимулировании поведенческих изменений?

Реальность такова, что у нас не всегда есть кто-то, кто мог бы удержать нас от плохих жизненных решений и поведения.

Однако мы почти постоянно привязаны к цифровым устройствам, в первую очередь мобильным телефонам, а также новым носимым устройствам, поэтому кажется естественным использовать эти технологии для охвата людей.

Вмешательства состоят из двух компонентов — частоты и интенсивности. Вся идея своевременного вмешательства заключается в том, что мы можем определить периоды риска или возможности для определенного поведения, а затем использовать цифровые устройства , чтобы подтолкнуть человека в направлении здорового поведения в оптимальные моменты.

Кажется, не существует волшебной формулы для контента в этих цифровых толчках; на самом деле речь идет не столько о содержании, сколько о времени, которое может помочь кому-то в самоконтроле. Будучи краткими и сосредотачиваясь на краткосрочных целях, мы даем людям возможность использовать собственную внутреннюю мотивацию, что гораздо эффективнее, чем чтение лекций.

Вы использовали датчики акселерометра смартфона, чтобы обнаружить алкогольное опьянение, анализируя походку человека. Насколько эффективен смартфон в обнаружении опьянения?

Я руководил несколькими исследовательскими проектами по удаленному обнаружению употребления алкоголя с помощью цифровых биомаркеров, анализируя мобильность с помощью GPS, скорость и ошибки текстовых сообщений, а также модели походки. В одном исследовании по анализу походки мы попросили участников пройти 20 шагов, положив на спину смартфоны для записи данных акселерометра.

Затем они выпили достаточно алкоголя, чтобы достичь концентрации алкоголя в выдыхаемом воздухе 0,20%, и повторили ту же прогулку в течение последующих часов, в то время как мы измеряли изменения походки, используя данные акселерометра. Мы могли точно определить концентрацию алкоголя в выдыхаемом воздухе более 0,08% в более чем 92% случаев.

Как эта работа развивалась с течением времени?

Использование технологий для влияния на поведение — это палка о двух концах. С одной стороны, человек может влиять на множество людей одновременно, а автоматизированные системы могут иметь широкий географический охват. С другой стороны, ожидания людей относительно того, как технология должна выглядеть и функционировать, быстро меняются из-за больших языковых моделей и достижений в технологии чат-ботов.

Удержать внимание обычного человека с помощью электронных средств сложнее, чем 10 лет назад, и постоянно появляются новые способы обмена сообщениями. Тем не менее, использование текстовых сообщений остается неизменным с течением времени и предоставляет множество возможностей изменить поведение в отношении здоровья и, надеюсь, помочь пациентам после того, как они покинут отделение неотложной помощи.

Цифровые меры борьбы с пьянством



Новости партнеров