Investigadores do Canadá e dos EUA embarcaram numa missão para transformar o seu smartphone numa ferramenta sofisticada, capaz de reconhecer quando está sob o efeito de canábis. Este projecto revolucionário tem como objectivo utilizar a inteligência artificial (IA) para detectar a intoxicação por canábis em tempo real, superando os métodos existentes dos teste de incapacidade para, por exemplo, conduzir.
O estudo, recentemente partilhado online, mergulhou no domínio da inteligência artificial (IA), explorando o seu potencial para monitorizar a intoxicação por canábis de uma forma mais imediata e precisa do que nunca. Os investigadores recolheram meticulosamente dados dos sensores pessoais dos smartphones e dos dispositivos Fitbit de 33 indivíduos. Estes sensores monitorizaram métricas cruciais, incluindo o ritmo cardíaco, a contagem de passos e a qualidade do sono durante um período alargado de até trinta dias.
Distinguir entre a presença de THC e o estado real de intoxicação
Foram observados os padrões de consumo de canábis dos participantes, com 24% a admitir um consumo diário, 9% a reportar um consumo 5-6 vezes por semana e 66,7% a consumir 2-4 vezes por semana. Ao combinar os dados de consumo de canábis comunicados pelos próprios com o feedback dos sensores do Fitbit e do smartphone, os investigadores pretendiam criar correlações. Estas correlações permitiriam distinguir entre a mera presença de THC no sistema e a intoxicação efectiva, uma distinção fundamental em cenários como a avaliação da capacidade de conduzir em segurança.
“Estas correlações permitiriam distinguir entre a mera presença de THC no sistema e a intoxicação efectiva, uma distinção fundamental em cenários como a avaliação da capacidade de conduzir em segurança”
Para obter informações mais aprofundadas, os sensores nos smartphones dos participantes registaram meticulosamente os micromovimentos, incluindo a forma como o dispositivo era segurado. Estes movimentos subtis foram analisados para medir a estabilidade e a coordenação, factores cruciais na avaliação dos níveis de intoxicação. Em particular, os investigadores concentraram-se em distinguir entre a presença de THC e o estado real de intoxicação, um desafio que pretendiam enfrentar com a precisão da IA.
A aplicação inovadora funcionou continuamente em segundo plano, recolhendo discretamente dados sobre as acções dos participantes, conversas e até sobre o áudio e a iluminação ambiente. Esta funcionalidade, activada em intervalos específicos com base no consumo de canábis comunicado, ofereceu informações valiosas sobre o contexto social do consumo.
Uma abordagem holística
O estudo incluiu a utilização de dispositivos Fitbit, que monitorizam o ritmo cardíaco, os padrões de sono e os passos dados. Os participantes estavam activamente envolvidos, introduzindo relatórios sobre o seu consumo de canábis 15 minutos antes de fumar ou vaporizar. Posteriormente, classificaram o seu nível de intoxicação numa escala de 1 a 10. Detalhes como o método de consumo, a quantidade e a duração da intoxicação foram meticulosamente registados. Os participantes também referiram o momento em que deixaram de se sentir “pedrados”, fornecendo dados exaustivos para análise.
“Os participantes também referiram o momento em que deixaram de se sentir “pedrados”, fornecendo dados exaustivos para análise”
Apesar de persistirem desafios como a exactidão dos dados comunicados pelos utilizadores, os investigadores consideraram esta abordagem benéfica em cenários do mundo real. Reconhecendo a necessidade de aperfeiçoamento, os investigadores planeiam melhorar a sua metodologia. Isto envolve o aperfeiçoamento dos algoritmos do smartphone e do Fitbit e a expansão dos seus esforços de recolha de dados para incluir amostras de maior dimensão. Com estes avanços, a perspectiva de utilizar a IA para monitorizar a intoxicação por canábis em tempo real torna-se cada vez mais promissora.
Em conclusão, este estudo pioneiro é um testemunho do potencial da IA para revolucionar a nossa compreensão da intoxicação por canábis. À medida que a tecnologia continua a avançar, o dia em que os nossos smartphones nos protegerão da condução sob influência e de outros riscos poderá estar mais próximo do que pensamos.
Leia o estudo na íntegra aqui:
Towards Automated, Interpretable and Unobtrusive Detection of Acute Marijuana-cannareporter
