AI方法通过数字屏幕追踪智能电子烟AI Method Tracks Smart Vapes via Digital Screens | Mirage News

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.miragenews.com美国 - 英语2026-07-16 08:29:11 - 阅读时长4分钟 - 1576字
美国佐治亚理工学院研究所与CDC基金会合作开展的研究揭示,人工智能技术能够有效监控带有数字屏幕的"智能电子烟"产品。研究人员利用AI对象检测模型和视觉语言模型,对在线零售商的电子烟图片进行分析,实现了超过90%的准确率。这项技术将帮助公共卫生机构实时追踪电子烟市场动态,特别针对吸引青少年的"智能电子烟"产品,为制定更有效的烟草控制政策提供数据支持,有效应对电子烟营销中不断涌现的新产品和功能,弥补传统监控方法的不足,促进更科学的公共卫生决策。
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AI方法通过数字屏幕追踪智能电子烟

电子烟(也称为vapes)是电池驱动的设备,通过加热通常含有尼古丁(一种成瘾性物质)的液体产生烟雾。这些设备不断演变,出现了新的口味、新颖的设计和数字屏幕。其中一些电子烟——有时被称为"智能电子烟"——内置游戏和蓝牙连接功能,有可能将尼古丁使用"游戏化"。许多这类设备在线销售,但无法通过现有数据源和方法轻松监控。

7月9日发表在《尼古丁与烟草研究》期刊上的一项新研究表明,如何利用人工智能(AI)自动检测和分类带屏幕的新型电子烟设备。该研究由佐治亚理工学院研究所(GTRI)科学家领导,与CDC基金会合作,分析了来自在线烟草零售商的公开产品图片。

CDC基金会烟草控制计划高级总监、该研究作者Kristy Marynak博士表示:"监控在线电子烟营销就像在玩打地鼠游戏,新产品和功能不断涌现。这项研究表明,机器学习技术可以揭示在线电子烟市场以及可用的大量不同类型电子烟产品的真相。"

"智能"电子烟吸引青少年和年轻人

带数字屏幕的电子烟对年轻人具有吸引力,这凸显了监控新兴电子烟技术和产品特性的重要性。根据CDC基金会对全国代表性青少年和年轻人群体的研究,近三分之一使用电子烟的青少年和年轻人使用"智能"电子烟。

AI帮助更高效地分类电子烟

GTRI团队研究了来自开源数据集的包含电子烟和其他相关烟草产品的图像,并通过从五个销售电子烟的在线网站获取的图像进行了扩充。基于AI的对象检测模型在约7,000张图像上进行了训练,并用3,920张额外图像进行测试以确保准确性。总计,对象检测模型预测2,401张图像包含电子烟。

随后,研究人员使用了视觉语言模型(VLM),这是一种将大型语言模型与计算机视觉相结合以同时处理图像和文本的AI类型。VLM分析了这2,401张图像以及电子烟设备的文本描述,自动确定是否存在屏幕。结果显示准确率超过90%。

GTRI研究科学家、该项目负责人Charity Hilton表示:"有成千上万的电子烟设备,我们目前已经确定了60多个销售它们的网站。使用自然语言处理、机器学习和大型语言模型等AI技术,我们现在能够更高效、可重复地对这些产品进行分类。"

新工具将为公共卫生提供实时数据

利用所学知识,GTRI和CDC基金会研究人员现在计划将基于AI的流程整合到一个工具中,作为CDC基金会电子烟监控工作的补充。

GTRI研究员、该研究的主要作者Hunter Morera博士表示:"这个工具为CDC基金会提供了强大的能力,可以查看大量新产品,并跟上市场趋势和变化的环境。随着每月有成千上万的产品上市,传统的手动编码方法根本无法跟上。"

利用AI捕获和快速分析电子烟数据的使用,有可能改变烟草产品格局和趋势的监控和理解方式。这将使公共卫生研究、监测和决策更加有据可依。

CDC基金会公共卫生数据科学家、该研究的高级作者Elisha Crane表示:"这项研究表明,AI可以系统地、高效地识别新兴烟草产品的新型特性,在这种情况下是数千种电子烟设备上的屏幕存在。这项工作是这些方法如何应用于增强现有烟草产品监控的案例研究,并有潜力为公共卫生官员、政策制定者和监管机构提供实时数据。"

Hilton希望这项研究将有助于为公共卫生监控中的其他AI应用打开大门。她说:"肯定有很多AI工作正在进行,但不一定应用于公共卫生问题。我们希望通过将尖端技术应用于他们正在解决的关键挑战,来支持公共卫生机构。"

其他研究作者包括GTRI的James Jun和Dianna King,以及CDC基金会的Elizabeth Seaman Jones博士。

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