Los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes tienen potencial para detectar la intoxicación por cannabis

Vea También


Los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes tienen potencial para detectar la intoxicación por cannabis

Un sensor de smartphone, muy parecido al que se utiliza en los sistemas de GPS, podría ser una forma de determinar si alguien está intoxicado o no después de consumir marihuana, según un nuevo estudio del Instituto Rutgers de Investigación sobre Salud, Política Sanitaria y Envejecimiento. 

Según el estudio, publicado en Drug and Alcohol Dependence, que evaluó la viabilidad de utilizar los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes para identificar los episodios de intoxicación por cannabis en el entorno natural, una combinación de características de tiempo (seguimiento de la hora del día y el día de la semana) y los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes tuvo una tasa de precisión del 90 por ciento.

"Usando los sensores del teléfono de una persona, podríamos ser capaces de detectar cuándo una persona podría estar experimentando una intoxicación por cannabis y ofrecer una intervención breve cuando y donde podría tener el mayor impacto para reducir los daños relacionados con el cannabis", dijo la autora correspondiente, Tammy Chung, profesora de psiquiatría y directora del Centro de Salud Conductual de la Población en el Instituto Rutgers para la Salud, la Política de Atención Médica y la Investigación del Envejecimiento.

La intoxicación por cannabis se ha asociado a la ralentización del tiempo de respuesta, lo que afecta al rendimiento en el trabajo o en la escuela o perjudica el comportamiento al volante y provoca lesiones o muertes. Las medidas de detección existentes, como los análisis de sangre, orina o saliva, tienen limitaciones como indicadores de la intoxicación por cannabis y del deterioro relacionado con el cannabis en la vida cotidiana.

Los investigadores analizaron datos diarios recogidos de adultos jóvenes que declararon haber consumido cannabis al menos dos veces por semana. Examinaron las encuestas telefónicas, los informes autoinformados sobre el consumo de cannabis y los datos de los sensores telefónicos continuos para determinar la importancia de la hora del día y el día de la semana en la detección del consumo e identificaron qué sensores telefónicos son más útiles para detectar la intoxicación por cannabis autoinformada.

Descubrieron que la hora del día y el día de la semana tenían una precisión del 60% en la detección de la intoxicación por cannabis autodeclarada y que la combinación de las características horarias y los datos de los sensores de los teléfonos inteligentes tenían una precisión del 90% en la detección de la intoxicación por cannabis.

Los patrones de viaje a partir de los datos del GPS -en los momentos en los que declararon sentirse drogados- y los datos de movimiento del acelerómetro, que detecta los diferentes movimientos, fueron las características más importantes del sensor del teléfono para la detección de la intoxicación por cannabis autodeclarada.

Los investigadores utilizaron métodos de baja carga (seguimiento de la hora del día y del día de la semana y análisis de los datos del sensor del teléfono) para detectar la intoxicación en la vida cotidiana y descubrieron que la viabilidad del uso de los sensores del teléfono para detectar la intoxicación subjetiva por el consumo de cannabis es fuerte.

En futuras investigaciones se debería estudiar el rendimiento del algoritmo a la hora de clasificar los informes de intoxicación frente a los de no intoxicación en aquellas personas que consumen cannabis con menos frecuencia. Los investigadores deberían estudiar los informes de intoxicación con herramientas que podrían utilizar las fuerzas del orden que muestren una mayor correlación con el consumo de cannabis autodeclarado.

Fuentes, crédito y referencias:

Sang Won Bae et al, Mobile phone sensor-based detection of subjective cannabis intoxication in young adults: A feasibility study in real-world settings, Drug and Alcohol Dependence (2021). DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2021.108972

Artículo Anterior Artículo Siguiente

Anuncio publicitario

Reciba actualizaciones por Telegram