На шляху до програми розумного відмови від куріння Модель 1D-CNN, яка передбачає події, пов’язані з курінням

Мар’ям Або-Табік

1 кафедра обчислювальної техніки та математики факультету природничих наук та техніки Манчестерського університету Метрополітен, Манчестер M15 6BH, Великобританія; [email protected] (Північна Кароліна); [email protected] (J.D.)

програми

Ніколас Костен

1 кафедра обчислювальної техніки та математики факультету природничих наук та техніки Манчестерського університету Метрополітен, Манчестер M15 6BH, Великобританія; [email protected] (Північна Кароліна); [email protected] (J.D.)

Джон Дарбі

1 кафедра обчислювальної техніки та математики факультету природничих наук та техніки Манчестерського університету Метрополітен, Манчестер M15 6BH, Великобританія; [email protected] (Північна Кароліна); [email protected] (J.D.)

Яель Бенн

2 кафедра психології, Манчестерський університет Метрополітен, Манчестер M15 6GX, Великобританія; [email protected]

Анотація

1. Вступ

Куріння вважається однією з провідних причин смертності на міжнародному рівні. Згідно з нещодавньою доповіддю NHS [1], тютюнопаління спричинило смерть приблизно 7900 людей лише в Англії в 2016 році. У доповіді далі зазначається, що куріння не тільки шкідливо для курців, але багато захворювань можуть бути спричинені впливом пасивного куріння, особливо страждають діти, які особливо вразливі до наслідків пасивного куріння. Це робить зменшення куріння сигарет важливим пріоритетом охорони здоров’я. Для підтримки ефективного та своєчасного проведення втручання для тих, хто хоче кинути палити, важливо вміти моделювати поведінку курця, і для цього йому потрібно орієнтуватися на обидва ендогенні стресові фактори (наприклад, ефект нікотину, тяга тощо .) та екзогенні стресові фактори (наприклад, час, місце розташування, вид діяльності тощо), що викликають куріння [2].

З розвитком технологій з’явилися нові можливості для створення ефективних програм припинення, особливо завдяки використанню мобільних додатків. Ця нова технологія має багато переваг перед традиційними методами лікування; він може дійти до людей, де б вони не знаходились; покращити їх досвід, відкривши нові канали між терапевтом і курцем; нарешті, він пропонує можливість отримати доступ до баз даних, які можуть надавати індивідуальні відгуки про поточний стан курців [3]. Для втручання за допомогою мобільних додатків було використано кілька методів, наприклад, текстові повідомлення або через регулярні, або рандомізовані інтервали, або шляхом змусити користувача ініціювати доступ до втручання, звітуючи про показники, які можуть спричинити потенційний провал [4,5,6].