Os investigadores utilizaram dados de smartphones e de wearables Fitbit para determinar quando as pessoas estavam pedradas com uma precisão de 85%.
O consumo de canábis é tradicionalmente determinado através de testes de urina, saliva e fios de cabelo. No entanto, estes métodos exigem análises laboratoriais e o consumo imediato de canábis pode não ser imediatamente visível em alguns testes.
Sang Won Bae e a sua equipa do Stevens Institute of Technology, em Nova Jérsia, pretendiam acelerar o processo de determinação dos níveis de intoxicação perigosos.
Na sua estudoEm uma pesquisa, 33 consumidores frequentes de cannabis relataram o seu consumo diário durante 30 dias.
Durante todo este tempo, os participantes usaram rastreadores de atividade - nomeadamente os Fibits - que registaram métricas como o ritmo cardíaco, a contagem de passos e os padrões de sono.
Entretanto, os sensores do telefone monitorizavam os seus micromovimentos, como os padrões de manuseamento do telefone, para avaliar a coordenação e a estabilidade.
Depois de recolher dados preliminares dos participantes, a equipa treinou o modelo de aprendizagem automática para reconhecer potenciais sinais de consumo de canábis.
Quando testado no restante conjunto de dados, o modelo treinado atingiu uma taxa de precisão de 85% na identificação de indivíduos que tinham consumido canábis nos 5 minutos anteriores.
Os wearables como os Fitbits recolhem grandes quantidades de dados dos seus utilizadores, mas utilizá-los para prever se alguém está pedrado seria extremamente controverso.
Relativamente à precisão da IA, Chung refere que esta depende da autoavaliação dos participantes, o que dificulta a sua utilização no mundo real.
Como funcionou o estudo
- Objetivo: Os investigadores tentaram descobrir se a combinação de sensores de smartphone e um Fitbit poderia detetar com precisão episódios em tempo real de intoxicação aguda por marijuana.
- Metodologia: Durante 30 dias, 33 jovens adultos relataram o seu consumo de marijuana e as sensações de intoxicação que lhe estavam associadas. Registaram as suas sensações subjectivas nos 15 minutos que se seguiram ao consumo de marijuana e em três momentos diários semi-aleatórios.
- Variáveis medidas: Os participantes classificaram a sua intoxicação numa escala: "não intoxicado" (pontuação = 0), "intoxicação baixa" (pontuação = 1-3) e "intoxicação moderada a alta" (pontuação = 4-10). Os sensores do smartphone e o Fitbit mediram factores como a frequência cardíaca, os micromovimentos e os movimentos maiores determinados pelo GPS (designados por macromovimentos ou raio de giração) e os níveis de energia sonora no ambiente imediato.
- Resultados: Ao modelar os dados com o classificador EXtreme Gradient Boosting Machine (XGBoost), os investigadores conseguiram detetar se as pessoas tinham consumido canábis nos últimos cinco minutos com uma precisão de 85%.
Monitorizar as pessoas através dos seus dispositivos portáteis para determinar o potencial consumo de canábis - essa é uma maneira de aumentam os seus níveis de paranoia.
