I dagens AI-drevne verden har teknologi en betydelig innvirkning på personlig helse. En slik innovasjon på dette feltet er QuitBot, et AI-basert verktøy utviklet for å hjelpe folk å slutte å røyke.
I en tid da røyking fortsatt er en ledende årsak til forebyggbare dødsfall globalt og tobakk forårsaker mer enn 7 millioner dødsfall i året ifølge Centers for Disease Control and Prevention i USA, kan denne gratis samtaleappen vise seg å være en verdifull følgesvenn for de som ønsker å bli fri fra avhengighet.
QuitBot har en avatar kalt Ellen, som kontakter brukeren noen ganger om dagen for å tilby ros, oppmuntring og støtte. Ellen deler også fremdriftsdiagrammer og, som en ekspertcoach, lærer brukere strategier for å holde seg motivert og håndtere cravings effektivt.
«Dette er den første chatboten for å slutte å røyke i samtaler som bruker store språkmodeller (LLM). Det er mange røykesluttverktøy som bruker menybaserte chatbots eller tekstmeldinger, men deres interaktivitet og engasjement med folk er ganske begrenset. Dette er som enveissamtaler. QuitBot gir brukerne muligheten til å ha toveis samtaler,» sa Dr Jonathan Bricker, skaperen av QuitBot, til The Indian Express.
Bricker er professor og direktør for Health and Behavioral Innovations in Technology (HABIT) Laboratory i Cancer Prevention Program ved Divisjon for folkehelsevitenskap ved Fred Hutchinson Cancer Center i Seattle.
«Fremskritt innen LLM-er inspirerte utviklingen av QuitBot. Vi når et vendepunkt i digitale samtaleevner som gjør det mulig for folk å koble seg til verktøy som kan gi handlingsrettede, vitenskapsbaserte råd for å forbedre helseatferden deres,» sa Bricker.
«QuitBots AI er LLM-ene vi har utviklet for å hjelpe deg å slutte å røyke. Vi har et stort bibliotek med kunnskap som har trent QuitBot til å forstå en persons spørsmål og gi klinisk nyttige svar,” sa Bricker og la merke til at QuitBot som standard ikke samler inn noen personlige data.
Utviklet av Fred Hutchs forskningsgruppe for Health and Behavioral Innovations in Technology, som har mer enn 20 års erfaring med å skape og analysere innovative verktøy for røykeslutt og atferdshelse, krevde QuitBot seks år med iterasjon, samarbeid og tester.
Innledende finansiering for å utvikle verktøyet ble gitt av National Cancer Institute. Fred Hutch-forskere samarbeidet deretter med Microsoft AI for Good Lab, og brukte deres AI-ekspertise for å avgrense samtalechatfunksjonen.
Tilbyr en trinnvis guide
QuitBot bruker en form for kunstig intelligens kjent som LLM cloud computing for naturlig språkbehandling, kombinert med prinsippene for effektiv coaching, for å bygge en personlig tilkobling med brukerne.
«Det som gjør den virtuelle coachen effektiv, er den trinnvise veiledningen han gir folk, og leder dem gjennom prosessen med å slutte å røyke gjennom en serie korte (2-3) daglige samtaler. Å være tilgjengelig 24/7, alltid oppmuntrende brukere og være svært kunnskapsrik bidrar til effektiviteten, la Bricker til.
De viktigste atferdsvitenskapelige prinsippene brukt av boten er de som lærer folk hvordan de skal være oppmerksomme på og åpne for deres trang til å røyke, i stedet for å prøve å bekjempe den, sa han.
QuitBot minner folk på hvorfor de slutter, hva som får dem til å røyke, og tilbyr hjelp med hva som holder dem tilbake. Når folk møter tilbakeslag, gir QuitBot hjelp med å adressere impulser og inspirasjoner til å slutte, skreddersydd til brukerens spesifikke behov.
Kliniske resultater og suksessrate
QuitBot er et omfattende 42-dagers røykesluttprogram som består av 3 til 5-minutters fokuserte samtaler delt inn i to faser: 14 dager før og 28 dager etter, som dekker emner som spenner fra grunner til å slutte, sette en dato for å slutte, velge godkjente medisiner , identifisere og adressere et bredt spekter av triggere, og komme seg etter fall eller tilbakefall.
QuitBot har vist høyt brukerengasjement og lovende sluttefrekvens sammenlignet med National Cancer Institutes SmokefreeTXT tekstmeldingsprogram, en mobil tekstmeldingstjeneste designet for tenåringer i alderen 13 til 17 i USA som ønsker å slutte å røyke, spesielt blant de som har sett alle 42 dager med programinnhold.
Når språklige fordommer er en utfordring
«Noen ganger har QuitBot problemer med å forstå noens spørsmål om hvordan man slutter å røyke. Når dette skjer, krever QuitBot at brukeren stiller spørsmålet på en annen måte. Denne omformuleringen av et spørsmål er vanligvis effektiv. Og vi fortsetter å forbedre QuitBots LLM slik at den bedre kan forstå hva noen spør om,” sa Bricker.
Når han snakket om skjevheter, om noen, for appen, sa han: «Måten vi tok opp spørsmålet om språklige skjevheter er at vi trente boten på data levert av forskjellige grupper av mennesker som prøver å slutte å røyke, så den er designet for å reflektere hvordan folk stiller spørsmål og hvilke typer spørsmål som angår dem.»
«Jeg tror en viktig forbedring er utviklingen av chatboter for samtaler som er skreddersydd for spesifikke språk og kulturer og hvordan folk snakker i disse språklige samfunnene. Vi begynner å gjøre det nå med vårt nye prosjekt som vil tilpasse QuitBot til urbefolkningen, sa Bricker.
Et verktøy for å endre vanedannende atferd
På spørsmål om AI-baserte roboter blir utnyttet for andre former for avhengighet, sa Bricker: «QuitBot er en global plattform for å modifisere en avhengighetsskapende atferd (i dette tilfellet sigarettrøyking) som kan tilpasses andres avhengighetsskapende atferd som alkohol eller stoff. bruk. . Strukturen er den samme som å sette et mål, identifisere triggere, lære ferdigheter for å håndtere dem, identifisere motivatorer og holde seg motivert, og forebygge og komme seg etter feil. Overføringen vil innebære å flytte fra kunnskapsinnholdsområdet til det spesifikke stoffet.»
AI-drevne plattformer og atferdshelsetjenester
«Jeg tror AI-baserte plattformer har potensialet til å dramatisk øke folks tilgang til atferdshelsehjelp. De er rimelige alternativer som kan brukes til å overvinne stigmaet ved å søke atferdsbehandling. Jeg kunne se AI som et tidlig inngangspunkt til lavbarrierebehandling. De som ikke reagerer på den AI-baserte behandlingen kan da henvises til behandling av helsepersonell. Denne tilnærmingen anerkjenner to faktorer: en, det vil aldri være nok opplærte tilbydere til å tilby behandling til de som trenger det, og to, for mange mennesker vil en AI-behandling være nok. Ved å ta dette synet kan helsesystemene fokusere på å gi dyrere, ressurskrevende omsorg til de som trenger det mest,» forklarte Bricker.
Imidlertid la han til, «AI vil aldri kunne erstatte dyktigheten og medfølelsen til en veltrent helsepersonell. Fremtiden handler om å endre kontekstene der leger gir helsetjenester.»
«Ond alkoholelsker. Twitter-narkoman. Fremtidig tenåringsidol. Leser. Matelsker. Introvert. Kaffeevangelist. Typisk baconentusiast.»