斯坦福大学研究如何避免与酒精有关的健康问题

       一、基本情况

　　Brian Suffoletto花了10多年的时间针对各种医疗风险(从年轻人酗酒到分心驾驶)开发数字行为干预措施。利用他在数字工具方面的工作和研究情况，这些数字工具可以识别和解决饮酒对个人健康造成的负面影响。

　　Brian Suffoletto认为急诊科医生历来使用一种“筛查、简单干预和转诊治疗(SBIRT)”的方法，该方法采用动机访谈技术，试图说服患者减少饮酒。但我们很少有时间或环境来有效解决饮酒对患者健康的影响。此外，急诊科的病人往往分心、疼痛甚至醉酒，因此对这些信息的接受度很低。

　　Brian Suffoletto开始探索使用包括短信在内的数字技术，以微小但重复的方式接触人们，从而长期影响他们的健康行为。可以识别急诊科的高危病人，然后与他们沟通，试图影响他们的日常决策。

　　流利的语言取决于100多块肌肉在高级感官、认知和运动过程的协调下进行快速而精确的协调，研究人员发现，可以通过发音(喘气声、咕噜声或咯吱声)、音调、响度、频率和其他变量来评估一个人的声音。使用绕口令作为压力测试，揭示这一错综复杂的协调系统中的细微干扰。然后，根据这些可测量的声音变化，Brian Suffoletto建立了一个模型，其预测酒精中毒的准确率高达98%。

       二、干预原理

　　干预有两个组成部分：频率和强度。适时干预背后的整体理念是，我们可以确定某些行为的风险期或机遇期，然后利用数字设备在最佳时机引导人们向健康行为的方向发展。

　　Brian Suffoletto领导了几个研究项目，通过数字生物标记远程检测酒精摄入量，分析GPS跟踪的移动、发短信的速度和错误以及步态模式。在一项步态分析研究中，让参与者携带智能手机走20步，记录加速度计数据。然后，让受试者喝下足够的酒精，使呼气酒精浓度达到 0.20%，并在随后的几个小时内重复同样的步行，研究人员利用加速度计数据测量步态变化。

　　Brian Suffoletto认为，这些数字提示的内容，能够帮助人们进行自我监控的时机。通过简明扼要和关注短期目标，我们可以让人们利用自身的内在动力，这比说教要有效得多。

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