AI戒毒：用大數(shù)據(jù)“量化”毒癮
廣州探索引入AI模型為戒毒人員提供個性化治療方案 未來有望干預(yù)煙癮酒癮網(wǎng)癮等
在琶洲實驗室，記者見到了相關(guān)AI戒毒設(shè)備。在強制隔離戒毒所內(nèi)，一項國內(nèi)首創(chuàng)的人工智能科研活動正在進行：戒毒人員佩戴上腦波測電儀頭箍等智能設(shè)備，其腦電波、心率等一系列數(shù)據(jù)便可被系統(tǒng)搜集并記錄，用以分析成癮行為……AI戒毒是琶洲實驗室陳俊龍院士團隊近年來著力攻堅的科研技術(shù)，它基于人工智能和機器學習等算法，對成癮人員的相關(guān)大規(guī)模數(shù)據(jù)進行深度分析和學習，致力于監(jiān)控和評估戒毒人員的狀態(tài)，并為其提供個性化的戒毒干預(yù)和預(yù)防濫用藥物的支持。通過引入先進的數(shù)據(jù)挖掘和模式識別技術(shù)，AI戒毒能夠識別和分析成癮行為的特征，為戒毒所提供決策支持和資源優(yōu)化。
(資料圖)
在“6·26國際禁毒日”到來之際，記者來到琶洲實驗室和岑村強制隔離戒毒所實地采訪，了解正在進行中的AI戒毒技術(shù)。
文、圖/廣州日報全媒體記者 武威
AI讓毒癮“量化”
戒毒手段更有針對性
“戒毒人員有毒癮，但他們的癮到底有多深？以前我們只能從一些表象上觀察，難以精準把握；引入AI技術(shù)后，我們就可以‘量化’毒癮，并為個體提供更加精準的戒毒措施。可以說，AI戒毒是具有開創(chuàng)性、革命性的。”廣州市岑村強制隔離戒毒所教育矯治室副主任鄢中鐸告訴記者，2019年起，該所就開始和華南理工大學以及琶洲實驗室合作，至2021年1月已對戒毒人員成癮指數(shù)的研究有了初步成果。
鄢中鐸表示，選擇將AI與戒毒聯(lián)系在一起是大勢所趨。“AI為戒毒工作提供了新思路和新路徑。比如，我們將戒毒人員的成癮指數(shù)從輕到重排成1至5級。當一名5級戒毒人員入所后，通過藥物、運動等多種方式，能盡量幫助其降低成癮指數(shù)，未來評估該人員能否出所，其成癮指數(shù)就是重要的判斷依據(jù)。以往，我們的強制戒毒工作是按照一套標準程序來進行的，很難量化考慮個體差異，而有了成癮指數(shù)分析后，某些成癮指數(shù)低的戒毒人員和成癮較深的人員，則可以區(qū)分采用更有針對性的手段幫他們戒毒。”
琶洲實驗室副主任、華南理工大學計算機科學與工程學院院長陳俊龍是AI戒毒項目的團隊負責人。他告訴記者：“我們利用人工智能技術(shù)設(shè)計了一款攜帶式的腦波測電儀頭箍，可以對戒毒人員的腦電波進行分析。分析后我們就能掌握戒毒人員的成癮指數(shù)到達哪個級別，從而在強制戒毒手段方面就可以進行有效地分級和提升。”
多維度“剖析”成癮行為
用前沿技術(shù)對抗“頑疾”
陳俊龍團隊的張通教授告訴記者，除了提供個性化戒毒方案，AI戒毒技術(shù)還可以對戒毒人員進行實時監(jiān)測與跟蹤，通過不斷收集和分析個體數(shù)據(jù)，及時監(jiān)測成癮行為的變化和康復(fù)進展，為治療者和康復(fù)專業(yè)人員提供準確的反饋和評估，以及時調(diào)整治療計劃。
張通介紹，AI模型能夠?qū)涠救藛T進行多維度的數(shù)據(jù)分析，從生理、心理、社交等多方面收集和分析數(shù)據(jù)，這種綜合分析能力有助于發(fā)現(xiàn)成癮行為的模式和潛在因素，從而為個體化的治療提供更全面的支持。“未來，通過更大量的數(shù)據(jù)分析和算法模型，這個技術(shù)還可以對戒毒人員生成個性化的治療方案、康復(fù)進展和風險評估的推薦和建議，這些智能決策支持工具有助于提高康復(fù)效果和決策的準確性。”
張通表示，最近3年，團隊共收集了1000多名戒毒人員的數(shù)據(jù)樣本，初步建立了一套算法和模型，“AI戒毒技術(shù)是基于機器學習和深度學習的方法，因此它具有不斷學習優(yōu)化的能力。未來，通過數(shù)據(jù)輸入和反饋，可以不斷改進算法和模型，提高預(yù)測、干預(yù)的準確性和效果。”
鄢中鐸表示，隨著近年來我國禁毒斗爭形勢的明顯好轉(zhuǎn)，在岑村戒毒所接受強制隔離戒毒的人員已經(jīng)大幅減少。目前該所除了藥物戒毒外，還會開展運動戒毒、將優(yōu)秀傳統(tǒng)文化引入戒毒所等方式，幫助戒毒人員驅(qū)除毒癮。他告訴記者：“通過AI技術(shù)，我們希望比戒毒人員更了解他們自己，用現(xiàn)代科學理論、技術(shù)手段、檢測方式，特別是創(chuàng)新前沿的技術(shù)，盡可能解決他們的成癮問題。”
“岑村戒毒所是我們最早開展合作的單位，接下來，我們希望將相關(guān)技術(shù)推廣到省、市其他戒毒單位，通過機器學習進一步加強模型和算法的準確性。” 陳俊龍告訴記者，團隊開發(fā)AI戒毒模型是完全公益性的。“毒品是困擾人類社會的一大頑疾，我們希望提升對戒毒人員的解決方案，進行科學干預(yù)，最終讓其成癮性降低，能夠更快更有效地解決成癮問題，利用AI技術(shù)幫助人類社會攻克毒品頑疾。”
張通介紹，目前團隊正利用機器學習、寬度學習、深度學習等人工智能技術(shù)，建立起用于戒毒的四大平臺，分別是智慧戒毒大數(shù)據(jù)平臺、診斷評估系統(tǒng)、體能康復(fù)訓練系統(tǒng)以及智慧矯正平臺。“這些平臺技術(shù)的應(yīng)用有望減輕戒毒機構(gòu)的負擔，提高戒毒效率，并為成癮人員的康復(fù)提供更精準和個性化的幫助。我們建立的智慧矯正平臺將會延伸到社區(qū)，戒毒人員回到社區(qū)后，我們也可以實時監(jiān)控，通過智慧手環(huán)等穿戴設(shè)備保證他們每天完成一定的運動量，這樣可以防止他們再次沉淪。”
預(yù)測個體濫用風險
AI有望干預(yù)煙癮酒癮網(wǎng)癮等
張通告訴記者，通過檢測和分析發(fā)現(xiàn)，戒毒人員的腦電波和正常人已經(jīng)出現(xiàn)了很大差別，而成癮很深的人員與剛吸毒的人員腦電波也會有明顯差異。“我們可以明顯看到毒品對于人體特別是大腦的傷害。AI戒毒技術(shù)的應(yīng)用促進了相關(guān)領(lǐng)域的科學研究和探索，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和模式識別，可以深入了解各類成癮行為的特征和機制。”
張通認為，AI在應(yīng)對其他成癮問題，如網(wǎng)癮、酒癮和煙癮等也具有潛在的解決能力。“AI能夠通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和學習識別出網(wǎng)癮、酒癮和煙癮的行為模式和特征。通過建立復(fù)雜的模型和算法，AI可以預(yù)測個體的濫用風險，幫助提前發(fā)現(xiàn)成癮傾向；此外，AI可以根據(jù)個體的特征和需求提供個性化的干預(yù)措施和康復(fù)計劃。通過對個體數(shù)據(jù)的分析，AI能夠量身定制康復(fù)方案，包括藥物治療、心理支持和行為干預(yù)等，以提高康復(fù)效果和降低復(fù)發(fā)率。”
張通表示，基于情感識別技術(shù)，AI還可以提供情緒管理技巧、情感支持和心理疏導(dǎo)等，幫助成癮者應(yīng)對戒斷期間的情緒困擾和挑戰(zhàn)，“AI可以通過虛擬助手或聊天機器人的形式，提供全天候的虛擬社交支持和互動。成癮者可以與AI進行交流和分享，得到情感支持、行為建議和康復(fù)目標監(jiān)督，增強康復(fù)動力和自律性。將AI作為輔助工具與傳統(tǒng)的治療方法相結(jié)合，可形成綜合治療模式，能夠更有效地應(yīng)對網(wǎng)癮、酒癮和煙癮等成癮問題。”(廣州日報)
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