Forskerne brukte data fra smarttelefoner og Fitbit-armbånd for å finne ut når folk var høye med 85%-nøyaktighet.
Cannabisbruk bestemmes tradisjonelt ved hjelp av urin-, spytt- og hårstråtester. Disse metodene krever imidlertid laboratorieanalyser, og det er ikke sikkert at et umiddelbart cannabisforbruk er umiddelbart synlig i noen tester.
Sang Won Bae og hennes team fra Stevens Institute of Technology i New Jersey hadde som mål å fremskynde prosessen med å bestemme farlige forgiftningsnivåer.
I deres studierapporterte 33 hyppige cannabisbrukere sitt daglige forbruk over en periode på 30 dager.
Gjennom hele perioden hadde deltakerne på seg aktivitetsmålere - nemlig Fibits - som registrerte blant annet hjertefrekvens, antall skritt og søvnmønster.
I mellomtiden overvåket telefonsensorene mikrobevegelsene deres, for eksempel hvordan de håndterte telefonen, for å evaluere koordinasjon og stabilitet.
Etter å ha samlet inn foreløpige deltakerdata, trente teamet opp maskinlæringsmodellen til å gjenkjenne potensielle tegn på cannabisbruk.
Da den trente modellen ble testet på det gjenværende datasettet, oppnådde den en treffsikkerhet på 85% når det gjaldt å identifisere personer som hadde inntatt cannabis i løpet av de foregående fem minuttene.
Wearables som Fitbits samler inn enorme mengder data fra brukerne sine, men å bruke dem til å forutsi om noen er ruset, ville vært enormt kontroversielt.
Når det gjelder AI-ens nøyaktighet, nevner Chung at den er avhengig av deltakernes egenrapportering, noe som hindrer bruk i den virkelige verden.
Hvordan studien fungerte
- Målsetting: Forskerne satte seg fore å finne ut om en kombinasjon av smarttelefonsensorer og en Fitbit kunne oppdage episoder med akutt marihuanaforgiftning i sanntid.
- Metodikk: I løpet av 30 dager rapporterte 33 unge voksne sitt marihuanakonsum og tilhørende følelser av rus. De registrerte sine subjektive følelser i løpet av 15 minutter etter bruk av marihuana og for tre semi-tilfeldige daglige instruksjoner.
- Variabler som måles: Deltakerne vurderte sin beruselse på en skala: "ikke beruset" (poengsum = 0), "lav beruselse" (poengsum = 1-3) og "moderat til høy beruselse" (poengsum = 4-10). Smarttelefonsensorer og Fitbit målte faktorer som hjertefrekvens, mikrobevegelser og større bevegelser bestemt av GPS (kalt makrobevegelser eller gyrasjonsradius) og støynivået i nærmiljøet.
- Resultater: Ved å modellere dataene med EXtreme Gradient Boosting Machine-klassifiseringsmaskinen (XGBoost) kunne forskerne oppdage om folk hadde konsumert cannabis de siste fem minuttene med en nøyaktighet på 85%.
Overvåking av mennesker gjennom deres wearables for å fastslå potensielt cannabisbruk - det er en måte å øke paranoiaen deres.
