Politechnika Warszawska
Politechnika Warszawska Uczelnia Badawcza

Aplikacja pomoże w walce z uzależnieniem

Naukowcy z PW pracują nad aplikacją mobilną, która ma wspomóc terapię uzależnienia od alkoholu. Projekt realizowany jest w ramach konkursu na granty badawcze SzIR-3.

Podgląd aplikacji

Wybrane zrzuty z ekranu aplikacji.

Obecne rozwiązania teleinformatyczne, szczególnie te oparte na rozwiązaniach mobilnych, są na tak wysokim poziomie zaawansowania technicznego, że pozwalają na zdalny kontakt lekarzem i kontynuowanie leczenia pomiędzy wizytami stacjonarnymi. Możliwości technologiczne i swoje doświadczenie w tej dziedzinie postanowili wykorzystać naukowcy z PW, aby pomóc potrzebującym.

– Pomysł na stworzenie aplikacji mobilnej, która wspomagałaby terapię uzależnienia od alkoholu, pojawił się podczas współpracy przy innym projekcie z Instytutem Psychiatrii i Neurologii w Warszawie – opowiada dr hab. inż. Krzysztof Perlicki, prof. uczelni z Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych PW. – Gdy zgłębiliśmy temat okazało się, że choroba alkoholowa to gigantyczny problem społeczny, a dostęp do terapeutów jest utrudniony – mówi.

Znane na rynku aplikacje mobilne oferują wsparcie w utrzymaniu abstynencji poprzez motywowanie, kontrolę samopoczucia, nakłanianie do prowadzenia dzienniczka samopoczucia czy do medytacji. Wadą takich rozwiązań jest to, że są one oparte o interakcję wyłącznie z pacjentem, który musi być bardzo zdeterminowany, aby wyjść z nałogu. Pomysł naukowców z PW zakłada interakcję z drugim człowiekiem.

– Pacjent raz w tygodniu wypełnia ankietę, która ma na celu określenie jakie czynniki ryzykowne dla terapii i te, które wzmacniają terapię, wpływały na jego samopoczucie psychiczne – mówi prof. Perlicki.

Na podstawie zebranych danych aplikacja, przy zastosowaniu algorytmu uczenia się maszynowego w oparciu o sieci neuronowe, przewiduje poziom zagrożenia porzucenia terapii przez pacjenta. Dodatkowo aplikacja pozwala na zdefiniowanie ryzykownych sytuacji dla terapii, np. miejsc.

–  Pacjent sam zaznacza na mapie groźne miejsca, takie jak sklepy, dom kolegi. Wystarczy, że pacjent będzie w pobliżu takiego miejsca, aby aplikacja widziała, że pojawiła się ryzykowna sytuacja. Groźne mogą być też wydarzenia, np. imieniny kogoś z rodziny. Niebezpieczny też jest kontrakt z niektórymi ludźmi. Dlatego pacjent również definiuje ryzykowne kontakty poprzez numery telefonu – mówi prof. Perlicki.

Połączenie złego stanu psychicznego, wykazanego w ankiecie, z pojawieniem się ryzykownej sytuacji, aktywuje sieć społeczną, czyli zbiór kontaktów, które wcześniej zostały zdefiniowane przez pacjenta. To może być numer terapeuty, żony lub kolegi ze spotkań AA. Aplikacja automatycznie łączy się z wcześniej ustalonymi przez pacjenta numerami – zgodnie z ustaloną hierarchią. W planach jest dodanie do sieci społecznościowej jeszcze danych z geolokalizacji, tak aby pacjent mógł spotkać się twarzą w twarz z osobą z jego sieci, która akurat jest najbliżej niego.

–  Takie rozwiązanie wprowadziliśmy po rozmowach z osobami, które są w trakcie terapii oraz z terapeutami. Jedni i drudzy przekonali nas, że najważniejszą rzeczą w przypadku leczenia jest kontakt z drugim człowiekiem. Nie zastąpi tego żadna medytacja, żadne sformułowania motywacyjne. Pacjenci muszą nawiązać kontakt, aby z kimś porozmawiać. Tak właśnie działają spotkania AA. Wykorzystujemy ten sam mechanizm. Czyli tworzymy rozwiązanie teleinformatyczne, ale jego efektem końcowym ma być rozmowa z drugim człowiekiem – wyjaśnia prof. Perlicki.

Aplikacja jest już gotowa do testów. Te zaplanowane są na listopad br. i zostaną przeprowadzone w jednym z mazowieckich ośrodków leczenia uzależnień.

–  W swojej pracy zrealizowałem już różne projekty naukowe. Chciałby teraz zrobić coś co bezpośrednio przyda się drugiemu człowiekowi – mówi prof. Perlicki.

-

Projekt „Quasi autonomiczny i mobilny system teleinformatyczny do wspomagania leczenia uzależnienia od alkoholu” jest finansowany z grantu badawczego Centrum Badawczego POB Sztuczna inteligencja i robotyka programu Inicjatywa Doskonałości - Uczelnia Badawcza, który realizowany jest na Politechnice Warszawskiej.

Skład zespołu badawczego:
dr hab. inż. Krzysztof Perlicki, prof. uczelni; dr inż. Matek Stawowy; dr inż. Tomasz Mrozek.