Abstract-Detectting realtid substansanvändning är ett viktigt steg för att optimera beteendeåtgärder för att förhindra drogmissbruk. Traditionella metoder som bygger på självrapportering eller urinscreening är ineffektiva eller påträngande för detektion av narkotikamissbruk och olämpliga för snabba insatser. Till exempel, självrapportering lider av förvrängning eller återkalla partiskhet; medan urinscreening ofta upptäcker droganvändning som inträffade endast inom de senaste 72 timmarna. Metoder för att upptäcka ämnen i realtid är allvarligt underutvecklade, delvis på grund av den nya bärbara biosensortekniken och bristen på väsentliga kliniska data för utvärdering. Vi föreslår en ny metod för att upptäcka narkotikamissbruk i realtid med hjälp av data från bärbara biosensorer. Denna metod bygger särskilt på bildfönstrets teknik för att bearbeta dataströmmen och en avståndsbaserad detektionsmetod för att identifiera händelser vid användning av ämnet. Denna nya metod är utformad för att undersöka hur man kan upptäcka och ställa upp tröskelvärden för parametrar i realtid detektering av läkemedelsanvändning händelse för bärbara biosensor dataströmmar. Våra numeriska analyser identifierade empiriskt trösklarna för de parametrar som används för att upptäcka kokainanvändning och visade att denna föreslagna metod skulle kunna anpassas för att upptäcka andra ämnens användningshändelser.
Wang m.fl. REF visade metoden för att upptäcka användning i realtid baserat på analys av outlier och bildfönsterteknik med hjälp av data från bärbara biosensorer.
A new mining method to detect real time substance use events from wearable biosensor data stream
{'venue': '2017 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC)', 'journal': '2017 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}