IoTとAIを活用した依存症治療

IoT および AI ベースのデバイスは、私たちの中毒的な習慣をきめ細かなレベルで監視できるため、ユーザーが有害な習慣に陥る頻度に関する詳細な分析情報をユーザーに提供できます。

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IoT によって促進される相互接続性と AI の学習機能は、幅広い問題を解決する可能性を示しています。最初に思い浮かぶ問題ではありませんが、薬物依存症は IoT と AI が対処できる問題の 1 つです。これにより、回復方法に革命が起こり、対面での治療が困難になる今回のようなパンデミック時に、依存症の遠隔治療が可能になります。 IoT と AI が依存症を治療する方法をいくつか見てみましょう。

習慣の追跡

多くの IoT プロジェクトや AI プログラムの素晴らしい機能の 1 つは、私たちの習慣を追跡できることです。センサーネットワークを創造的に使用することで、人の依存症を監視することができます。

QuitBit はその一例です。 QuitBit は、Bluetooth 経由でスマートフォンと同期するシガレット ライターです。 QuitBit は、ユーザーがタバコに火をつける頻度を追跡し、その数値を画面に表示します。アプリ内で、QuitBit は、ユーザーがいつ喫煙するか、どの曜日に喫煙するかなど、ユーザーの習慣の傾向を計算します。ライター用燃料は不要で、電気コイルで充電し、100 回の点火が可能です。

QuitBit のような IoT イノベーションにより、依存症のデジタル面での深刻さをより可視化することができます。数箱のタバコをためらうことなく手放すと、自分がどれくらいの頻度でタバコを吸っているかを忘れてしまいがちです。しかし、QuitBit では、ライターが常に目の前に迫っています。

習慣に対するAIの反応

Cue は QuitBit と同様に動作します。 Cue は、個人がスマートウォッチに追加できるアプリです。アプリの AI 学習アルゴリズムは、ユーザーの手の動きに基づいて喫煙していることを検出できます。 Cue は喫煙パターンを記録するだけでなく、ユーザーが次にいつ喫煙するかも予測します。

リマインダーは、ユーザーに次のタバコを延期するよう促すテキスト メッセージを送信したり、ゲームをしたり散歩したりするなど、何か他のことをするように提案したりします。ユーザーは、タバコを吸う間隔を長くすることでポイントを獲得し、そのポイントはスターバックスやUberで利用できる。

Cue はあなたの習慣を追跡するだけでなく、AI が独自の応答を提供し、気をそらすことやポイントベースのシステムを通じて喫煙依存症を積極的に治療しようとします。この魅力的なアプローチは、中毒的な習慣を断ち切るための大きな動機となります。

パブロフの条件付け

Cue は報酬ベースのアプローチで動作しますが、他の IoT および AI ベースのテクノロジーは中毒性のある行動でユーザーを罰します。

Pavlok は、ユーザーが中毒的な習慣に陥りそうになると電気ショックを与える時計です。他の IoT デバイスと同様に、Pavlok は Bluetooth 経由で携帯電話に接続できます。しかし、注意すべき点は、依存症によっては、自分でショックを与えなければならないものがあるということです。たとえば、アルコール中毒で、飲み物に手を伸ばしてしまう場合は、自分自身にショックを与えなければなりません。 Pavlok はこうした状況で機能する可能性を秘めていますが、その成功の一部は、ユーザーが自ら責任を負う意思があるかどうかにかかっています。

喫煙に関しては、特定の手の動きに関連する依存症がいくつか議論されていますが、爪噛みや髪の毛を引っ張るなどの他の依存症にも当てはまります。 Keen は、悪い習慣を認識して自動的に電気ショックを与えるようにトレーニングできる、もう 1 つの手首装着型デバイスです。 Pavlok と同様に、ある程度の自己責任 (ブレスレットを着用する必要がある) に依存していますが、AI 認識によってデバイスの自動化レベルが高まり、ユーザーはボタンを押さなくても自分自身に電気ショックを与えることができます。

IoT と AI テクノロジーは、他人の助けを借りずに依存症を止められるよう私たちを助けることができます。他のデバイスを IoT システムに組み込むと、その可能性はさらに広がります。

相互接続性の向上はより大きな可能性をもたらす

アルコール依存症と闘うために、仮想アルコール煙除去装置が現在開発されている。スマートウォッチ、フィットネスバンド、バーチャルグラスのセンサーは、バーに向かうときとバーから出てくるときの歩き方の違いに注目し、人の歩き方に基づいて酔い具合を検知できる。開発者の一人は、特にプログラムを他のデバイスと同期できる場合、プログラムの将来的な適用可能性について楽観的です。たとえば、車がシステムに接続されている場合、指定された時間が経過するか、運転者が飲酒していないことが証明されるまで、車の始動を防ぐことができます。

ある研究では、人の酔いの度合いを検知できるセンサーを車に搭載する IoT モデルが提案されました。それに応じて、車はイグニッションをオフにし、友人や家族に警告メッセージを送信する可能性があります。この研究では、人が目を閉じる頻度を検出して眠気を推測できるセンサーも提案されている。車は運転手を起こすために音や振動を発します。依存症とは直接関係ないが、目の認識技術の進歩により、目の色や動きに影響を与えるマリファナなどの薬物の影響下にあるかどうかをプログラムで推測できるようになるのではないかと考える人もいる。

依存症に直接対処するわけではありませんが、これらの IoT 開発には、依存症患者が危害を受けるのを防ぐ明らかな可能性があります。これらの IoT モデルのいくつかが他の方法でもどのように適用されるかについても想像できます。たとえば、人の呼気から血中アルコール濃度を検出できる IoT 飲酒検知器は、飲酒の頻度や時間など、飲酒量を追跡できます。人間が飲料の消費量を把握するのはすでに困難ですが、BAC を使用してそれを解釈すれば、IoT プログラムによって標準化された測定が可能になります。「BAC に基づいて、今日はビール 4 缶相当のアルコールを飲みました。」IoT と AI が依存症治療に大きな可能性を秘めていることは明らかです。

結論

IoT および AI ベースのデバイスは、私たちの中毒的な習慣をきめ細かいレベルで監視できるため、ユーザーが望ましくない習慣にどれくらいの頻度で従事しているかについての詳細な分析情報をユーザーに提供できます。さらに、彼らは私たちにアメとムチを与えて依存症を治療し、良い行いには報い、悪い行いには罰を与えることができます。 IoT システムに他のデバイスを導入すると、私たちの習慣がもたらす結果から私たちを守り、私たちがどれほど危険なレベルに陥っているかを示す可能性がさらに高まります。

モノのインターネットと人工知能は、個人の消費者と患者の依存症を治療するクリニックの両方による依存症の治療方法を劇的に変えるでしょう。リハビリセンターがアルコールリハビリに遠隔で参加できるように飲酒検知器を提供していると想像してください。依存症治療ツールはより一般的になり、より多くの人が自分の悪い習慣を克服する力を得るようになるでしょう。

モノのインターネットや人工知能の進歩にもかかわらず、変わらないものが一つあります。それは、個人の変化への意欲です。これらのアプリやプログラムは、やる気を起こさせるテキストや振動を送信して、人を正しい方向に導くことしかできません。患者には治療を受けて治癒できるかどうかを決定する権利があります。