根据罗格斯健康、医疗保健政策和老龄化研究所的一项新研究，GPS系统中使用的智能手机传感器有可能确定某人在吸食大麻后是否醉酒。
根据发表在《药物和酒精依赖》杂志上的这项研究，评估了使用智能手机传感器数据识别自然环境中大麻中毒事件的可行性，时间特征(跟踪一天中的时间和一周中的哪一天)和智能手机传感器数据的组合有90%的准确率。
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“大麻中毒会导致反应速度变慢，影响工作或学习表现，损害驾驶行为，导致受伤或死亡。”
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罗格斯大学健康、医疗政策和老龄化研究所的精神病学教授、人口行为健康中心主任塔米·钟(Tammy Chung)是通讯作者，她说:“使用手机中的传感器，我们可能能够检测到一个人何时可能正在经历大麻中毒，并在何时何地对减少大麻相关伤害产生最大影响进行短暂干预。”
现有的检测措施，如血液、尿液或唾液测试，作为大麻中毒和日常生活中与大麻有关的损害的指标具有局限性。
![药物滥用问答]( "Quiz on Drug Abuse")
研究人员分析了从报告每周至少使用两次大麻的年轻人那里收集的日常数据。他们检查了电话调查、自我报告的大麻使用情况，以及连续的手机传感器数据，以确定一天中的时间和一周中的哪一天在检测大麻使用方面的重要性，并确定哪些手机传感器在检测自我报告的大麻中毒方面最有用。
来自GPS数据的旅行模式(在他们报告感觉兴奋的时候)和来自探测不同运动的加速度计的运动数据，是检测自我报告大麻中毒的最重要的手机传感器功能。
研究人员使用低负担的方法(跟踪每天和每周的时间，分析手机传感器数据)来检测日常生活中的中毒，并发现使用手机传感器检测大麻消费的主观中毒的可行性很强。
未来的研究应该调查该算法在对那些不太频繁使用大麻的人的醉酒和未醉酒报告进行分类时的表现。研究人员应该使用执法部门可能使用的工具来研究中毒报告，这些工具显示出大麻使用的自我报告具有更强的相关性。
研究报告的作者包括来自史蒂文斯理工学院、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、日本东京大学和华盛顿大学西雅图分校的教师。
(来源:每日
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研究人员分析了从报告每周至少使用两次大麻的年轻人那里收集的日常数据。他们检查了电话调查、自我报告的大麻使用情况，以及连续的手机传感器数据，以确定一天中的时间和一周中的哪一天在检测大麻使用方面的重要性，并确定哪些手机传感器在检测自我报告的大麻中毒方面最有用。
来自GPS数据的旅行模式(在他们报告感觉兴奋的时候)和来自探测不同运动的加速度计的运动数据，是检测自我报告大麻中毒的最重要的手机传感器功能。
研究人员使用低负担的方法(跟踪每天和每周的时间，分析手机传感器数据)来检测日常生活中的中毒，并发现使用手机传感器检测大麻消费的主观中毒的可行性很强。
未来的研究应该调查该算法在对那些不太频繁使用大麻的人的醉酒和未醉酒报告进行分类时的表现。研究人员应该使用执法部门可能使用的工具来研究中毒报告，这些工具显示出大麻使用的自我报告具有更强的相关性。
研究报告的作者包括来自史蒂文斯理工学院、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、日本东京大学和华盛顿大学西雅图分校的教师。
(来源:每日
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