قد يساعد مستشعر الساعة الذكية في منع انتكاس المواد الأفيونية والجرعة الزائدة والتبعية
حصل عالم الكمبيوتر UMass Amherst من بين الفريق على منحة قدرها 1.1 مليون دولار لتطوير البحوث الصحية المتنقلة
حصل عالم الكمبيوتر UMass Amherst من بين الفريق على منحة قدرها 1.1 مليون دولار لتطوير البحوث الصحية المتنقلة
امهيرست ، ماساتشوستس - تلقى فريق بحثي يضم عالِم كمبيوتر من جامعة ماساتشوستس أمهيرست منحة قدرها 1.1 مليون دولار لتطوير مستشعر ساعة ذكية مصمم لدعم التعافي طويل الأمد للأشخاص الذين يعانون من اضطراب استخدام المواد الأفيونية (OUD).
يتعاون خبير أجهزة الاستشعار المحمولة تاوهيدور الرحمن ، الأستاذ المساعد في كلية مانينغ للمعلومات وعلوم الكمبيوتر ، مع زملائه في جامعة سيراكيوز وجامعة ولاية نيويورك الطبية في المشروع ، بتمويل من برنامج الصحة الذكية والمتصل التابع لمؤسسة العلوم الوطنية
يقول رحمن ، الذي يركز على إنشاء مستشعرات متنقلة ذات صلة بالصحة في مختبر MOSAIC الذي يشارك في إدارته: "لدينا التكنولوجيا لاكتشاف لحظات الرغبة الشديدة هذه ودمج تدخل لتجنب سيناريوهات تعاطي المخدرات" .
يستخدم المستشعر اللاسلكي الصغير التعلم الآلي لتحديد ما إذا كانت العلامات النفسية الفسيولوجية المكتشفة في الوقت الفعلي عن طريق التنفس وتخطيط القلب الكهربائي (ECG) متوافقة مع الرغبة الشديدة في تناول المواد الأفيونية. هذه الرغبة الشديدة
هي أحد الأسباب الرئيسية لانتكاس العود والجرعة الزائدة القاتلة بعد فترة من الامتناع عن ممارسة بمجرد اكتشاف الرغبة ، يقوم المستشعر بتنبيه المستخدم من خلال التدخلات القائمة على اليقظة والتي يمكن في النهاية تخصيصها بناءً على سلوكيات المستخدم ومدخلات الطبيب.
يقول رحمن: "لا يوجد شيء من هذا القبيل اليوم ، ونعتقد أن تقنيات الهاتف المحمول يمكن أن توفر آلية فعالة للأشخاص الذين يعانون من الإدمان لمراقبة حالتهم وإدارة رغباتهم بشكل أفضل."
تطور المشروع الحالي من بحث نُشر عام 2019 بواسطة Rahman ، المؤلف الرئيسي Bhanu Teja Gullapalli - دكتوراه. طالب يعمل في مختبر الرحمن - وآخرون على استخدام إشارات القلب والجهاز التنفسي للإحساس بشغف الكوكايين والنشوة وسلوك البحث عن المخدرات.
في الآونة الأخيرة ، في سبتمبر ، نشر الباحثون ورقة في Proceedings of the ACM on Interactive و Mobile و Wearable and Ub كل مكان تكنولوجيات حول تتبع استخدام المواد الأفيونية باستخدام جهاز يمكن ارتداؤه وتطوير نماذج تنبؤية باستخدام التعلم الآلي.
راقبوا 36 مريضاً في المستشفى تلقوا أدوية مسكنة للألم الحاد كجزء من رعايتهم. كان المرضى يرتدون حساس معصم يقيس باستمرار الإشارات الفسيولوجية
يتضمن جانب التعلم الآلي في البحث إجراء سلسلة من العمليات الرياضية تسمى الالتواء. يوضح رحمن: "بمجرد تشغيل الالتفاف ، نستخرج ميزات البيانات الأولية ثم ندرب الشبكات العصبية التي يمكنها أن تتعلم تلقائيًا كيفية رؤية الخصائص الفيزيائية والاتجاهات الفسيولوجية التي تشير إلى..
استخدام المواد الأفيونية". "لذلك ، بمجرد النظر إلى الساعة ومراقبة بعض المعايير ، يمكننا معرفة متى تناول شخص ما مادة أفيونية. لدينا دقة تصل إلى 80 بالمائة على مستوى عالٍ مع الشكل الحالي للتكنولوجيا ".
يمكن توسيع نطاق البحث ليشمل اضطرابات تعاطي المخدرات الأخرى ، ويتضمن المشروع الممول من NSF دورة التعلم الآلي للأطباء وورش العمل التعليمية والتوعوية لفتيات المدارس المتوسطة.
يلاحظ Gullapalli أنه يمكن أيضًا استخدام المستشعر قيد التطوير لضمان الاستخدام المناسب لأدوية الألم الموصوفة
يلاحظ Gullapalli أنه يمكن أيضًا استخدام المستشعر قيد التطوير لضمان الاستخدام المناسب لأدوية الألم الموصوفة
من المواد الأفيونية ومنع العود. "يمكن للطبيب أن يطلب من المريض ارتداء الساعة الذكية وسيتتبع النظام مدى تكرار استخدام المريض للدواء ، وكيف يتغير فسيولوجيا المريض ويحدد ما إذا كان المريض يطور اعتمادًا على المواد الأفيونية" ، يوضح غولابالي ،
الذي كان مؤخرًا تم قبوله في برنامج Yale's Innovation to Impact الانتقائي للغاية لريادة الأعمال لاضطراب تعاطي المخدرات ، بتمويل من المعهد الوطني لتعاطي المخدرات.
جاري تحميل الاقتراحات...