Smartphone-Sensoren werden täglich zur Zeit- und Reiseerfassung eingesetzt. Forscher fanden heraus, dass diese Sensoren auch einen Cannabis-Rausch erkennen können, wenn die beiden Faktoren kombiniert werden.
Die Studie, die in der Zeitschrift Drug and Alcohol Dependence veröffentlicht wurde, wurde von Assistenzprofessor Sang Won Bae am Stevens Institute of Technology, einer privaten Forschungsuniversität in den USA, geleitet. Bae hat zuvor Modelle für maschinelles Lernen zur Erkennung von Alkoholexzessen mithilfe einer Smartphone-App entwickelt.
„Smartphones mit mobilen Sensoren sind universell einsetzbar und können unser Verhalten auf unauffällige Weise verfolgen“, sagte Bae. „Sie lenken nicht ab, man muss sie nicht tragen, und die Daten, die sie sammeln, können möglicherweise schlechte Entscheidungen unter Alkoholeinfluss verhindern.
Mit der zunehmenden Legalisierung von Marihuana in den Vereinigten Staaten stoßen die bestehenden Methoden zum Nachweis von Cannabisintoxikation wie Blut-, Urin- oder Speicheltests an ihre Grenzen. Angesichts der möglichen Beeinträchtigung der psychomotorischen Funktionen im Zusammenhang mit einem Cannabis-„Rausch“, wie z. B. einer verlangsamten Reaktionszeit, kann diese Studie aus Sicht der Forscher einen Weg zu einer zeitnahen adaptiven Intervention bei Cannabiskonsumenten aufzeigen.
Vergleich von Sensorwerten mit subjektivem Rauschempfinden
Für die Studie wurden Sensoren in Smartphones, die Bewegungen erkennen, bei jungen Erwachsenen beobachtet, die angaben, mindestens zweimal pro Woche Cannabis zu konsumieren. Mehr als 100 Merkmale wurden verwendet, um festzustellen, ob jeder Teilnehmer berauscht war, einschließlich GPS, Lärm, Licht und Aktivitätsniveau. Anschließend untersuchten die Forscher den Wochentag und die Tageszeit der Smartphone-Nutzung, während die Probanden selbst angaben, entweder „high“ oder „nüchtern“ zu sein.
Bae und ihre Kollegen, unter anderem von der Rutgers und der Carnegie Mellon University, fanden heraus, dass die Kombination der beiden Datensätze eine Cannabis-Intoxikation mit 90 %iger Genauigkeit in einer natürlichen Umgebung vorhersagte. Bae entwickelte eine KI zur Erkennung von Marihuana-Rauschzuständen, die potenziell zur Erkennung des Auftretens eines Risikoverhaltens eingesetzt werden kann, was ein frühzeitiges Eingreifen in alltäglichen Situationen ermöglichen könnte.
Quelle: Stevens Institute of Technology
Bild: Rodion Kutsaev