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醉没醉，带上智能手机走两步就知道

By超神经场景描述：斯坦福大学和匹兹堡大学的研究小组 ， 最近发表了一项用智能手机检测醉酒状态的研究 ， 可利用步态特征检测相应的血液和呼吸酒精浓度 。 以后喝没喝多 ， 用你的手机测一测就知道 。
“你喝多了 。 ”
“我没喝多 。 ”
到底喝多没喝多 ， 无需多言 ， 只要带上你的手机走两步 ， 就能判断出来 。
这是来自斯坦福大学和匹兹堡大学研究小组的最新研究成果 。 他们利用智能手机中的传感器和加速度计 ， 实现醉酒状态判断 ， 在22名志愿者试验中 ， 获得了92.5%的准确率 。
喝酒一时爽 ， 醉酒危害多
国内素来有“无酒不成宴”的说法 。 相信很多人对国内的酒文化都不陌生 ， 每逢宴席聚会 ， 总少不了被劝酒 。
醉没醉，带上智能手机走两步就知道
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我国白酒人均消耗4.34升/年 ， 人均消费近2万元/年 ， 呈稳定上升趋势|数据来源：天风证券研究所虽说喝酒会给人带来快感 ， 但是无论小酌还是多喝 ， 都不会怡情 ， 只会伤害自己的身体 ， 还容易因醉酒而发生各种事故 。
据世卫组织调查报告显示 ， 每年全球因酒精致死300万人 ， 酒精的有害使用占全球疾病负担的5.1％ 。
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酒精致死事件和疾病中 ， 消化系统疾病占比最大（2016年）|数据来源：WHOGlobalstatusreportonalcoholandhealth
此外 ， 因酒后驾驶造成的交通事故占比近30% ， 2019年仅上半年 ， 因酒驾醉驾导致的非死亡交通事故就达到7512起 。 匹兹堡大学医学院的首席研究员BrianSuffoletto ， 现在就职于斯坦福大学医学院急诊医学系 。 他介绍说 ， 自己大学时的好友 ， 就是因一次酒后驾驶事故而离开人世 。 而他这些年在急诊科 ， 也见过了太多因酒精中毒被送来的成年人 。 因此他认为 ， 实时掌握有关酒精中毒的信息帮助人们减少饮酒、预防酒后驾驶等很重要 。 近十年来 ， 他一直致力于研究数字化的饮酒干预措施 ， 防止过量饮酒造成的伤亡 。拿上手机走直线 ， 检测是否喝醉
目前 ， 对于醉酒的检测 ， 一般依赖于常规方法 ， 如呼吸分析仪或抽血 ， 但这些都需要专业仪器和专业人士的参与 。
BrianSuffoletto希望能借助身边的工具来检测 ， 他表示：“如今我们无论走到哪里 ， 都随身携带强大的传感器（智能手机） 。 因此 ， 我们要学习如何使用它们来最好地为公共卫生服务 。 ”
近日 ， 他所带领的团队在《酒精与药物研究杂志》（JournalofStudiesonAlcoholandDrugs）发表了最新研究APreliminaryStudyUsingSmartphoneAccelerometerstoSenseGaitImpairmentsDuetoAlcoholIntoxication ， 介绍了使用智能手机检测是否醉酒的方法 。
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一项使用智能手机加速计检测酒精中毒引起的步态损伤的初步研究本次研究聚焦在血液酒精浓度（BAC）和呼吸酒精浓度（BrAC）与步态特征方面的关联度 。
【醉没醉，带上智能手机走两步就知道】第一步：受试者饮酒
2018年下半年 ， Suffoletto团队招募了22位年龄在21至43岁之间的成年人 ， 作为志愿者 ， 进行对照实验室研究 。
这22位志愿在接受研究之前 ， 被要求24小时内戒酒 ， 并避免服用其他精神药物和咖啡因 。
然后 ， 实验过程中 ， 志愿者们在1个小时内 ， 喝完了特定剂量的伏特加和酸橙汁的混合饮料 ， 这些剂量是测算好 ， 能够达到BrAC=0.20%（表示每公升的呼气中 ， 含有0.2毫克的酒精） 。
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饮酒剂量分别根据志愿者的身高、体重计算得出之所以要确认志愿者的BrAC能够达到0.2% ， 是因为在美国全境 ， 若BrAC超过0.2%驾驶 ， 则会被认定为犯罪 。
第二步：步态、酒精浓度数据采样
饮酒后 ， 志愿者每小时进行一次步行实验 。 研究者对其步行数据、呼吸酒精浓度以及血液中的酒精浓度进行了测量 。
在实验之前 ， 研究人员已将智能手机固定在每个参与者的背部下方 。 步行实验时 ， 志愿者会在指示下 ， 在平坦、铺着地毯的地面 ， 沿着直线走10步 ， 接着转身 ， 走回起点 。
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走直线是美国检测酒驾的常见方法之一
研究团队通过一个叫做phyphox的手机App来记录加速度计数据 ， 之后进行步态特征提取 。
志愿者步行时 ， 智能手机的传感器和该App会测量其x、y、z（左右、前后、垂直）三个方向的数据 。
这项研究的一项重要优势是 ， 他们发现使用逻辑回归模型可以实现高精度 。 这使他们能够检查模型中各个步态特征的相对贡献（使用机器学习无法直接实现） 。
其中 ， 他们发现沿手机x轴的幅度和方差是关键的预测指标（x轴表示步行过程中的左右摇摆） 。
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在17名BrAC达到0.08%以上的志愿者步态特征数据中 ， x轴数据对结果影响最大该研究的另一优势为 ， 只使用10步的步行样本 ， 这类样本在日常自然环境中 ， 也是很容易收集的 。
结果：利用步态变化测醉酒 ， 准确率92.5%
研究结果表明 ， 研究人员能够利用步态变化 ， 来确定参与者的呼吸酒精浓度何时超过美国法律上规定的0.08% ， 准确率为92.5% 。
注：按照美国大多数州的法律 ， 成年人体内酒精浓度超过0.08%即为醉酒 ， 超过0.2%驾驶则为违法酒驾 。
但由于样本量较小 ， 步态数据点数量有限 ， 当BrAC为0.08％或更低时 ， 步态特征能否区分低度的饮酒 ， 就不是很确定了 。
另外 ， 研究中 ， 手机是固定在背部下方的 。 但一般情况下 ， 人们的手机是放在衣服口袋 ， 这是否会影响检测结果 ， 也未可知 。
不过研究小组表示 ， 下一步研究小组将在更现实的环境中测试这种设置 ， 比如手机放在口袋中、在拥挤的酒吧走廊环境中 。
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BrianSuffoletto早期曾利用短信干预的方式预防年轻人酗酒研究团队表示 ， 虽然存在这些局限性 ， 但这项“概念验证研究” ， 仍然为将来用手机检测酒精造成损伤的相关研究 ， 奠定了基础 。 这项技术未来可以应用在驾驶行为监督、精密仪器操作、酒精依赖治疗等场景中 。
如果这项研究发展足够成熟 ， 智能手机可以直接替代传统的酒精浓度检测工具 ， 这将大大节省人力与物力成本 。
而更重要的是 ， 届时喝醉酒就不用等交警来检查了 ， 因为可能在你坐上驾驶座位之前 ， 你的智能手机就已经发出警报 ， 通知你的亲朋好友来接走你 。
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参考资料：https://www.jsad.com/doi/pdf/10.15288/jsad.2020.81.505https://www.sciencedaily.com/releases/2020/08/200818094030.htm——完——本文经授权转载自HyperAI超神经（ID：HyperAI） ， 如需二次转载请联系原作者欢迎转发到朋友圈 。


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