Un equipo de investigadores de la Universidad Case Western Reserve ha desarrollado una sistema de alerta automático personalizado Para ayudar a las personas a dejar de fumar, utilizando tecnología wearable.
Es difícil dejar de fumar. Con la mayoría de las personas, solo se necesitan tres intentos para convertirse en adictos a la nicotina, un químico adictivo en los cigarrillos y, según la Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades, La adicción más frecuente entre los estadounidenses.
Responsable de una de cada cinco muertes en los EE. UU., Fumar conlleva consecuencias irrevocables.
Incluso los fumadores son conscientes de los riesgos. En 2015, casi siete de cada fumadores de 10 informaron que querían dejar de fumar por completo.
Pero, según la American Cancer Society, solo 4 a 7 por ciento Los fumadores pueden dejar de fumar solos.. Por lo tanto, la ayuda externa es crucial.
Más recientemente, la tecnología portátil se ha subido a un carro de programas para ayudar a las personas a dejar de fumar.
"El campo del control del tabaco realmente ha adoptado tecnologías móviles porque muchas personas no vendrán a terapia", dijo el coautor Monica Webb Hooper, profesor de la Facultad de Medicina y director de la Oficina de Investigación de Disparidades del Cáncer de la Centro Integral de Cáncer de Casos.
El nuevo sistema móvil personalizado para dejar de fumar es el resultado de una colaboración que surgió de una conversación entre Webb Hooper, que estaba buscando nuevas formas de intervención, y Ming-Chun Huang, profesor asistente de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación., quien lideró el equipo de investigación.
Su trabajo se publica en el Salud inteligente.
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El sistema de alerta móvil viene en una secuencia.
Primero, los usuarios inician sesión en una plataforma en línea con entrenamiento de atención plena y configuran un plan personalizado para dejar de fumar.
Y cuando los dos sensores del brazalete detectan movimientos específicos del brazo y el cuerpo asociados con el hábito de fumar, una aplicación para teléfonos inteligentes, inicialmente limitada a Androids, conectada al sistema, recuerda automáticamente a los usuarios su propio plan para dejar de fumar o envía mensajes de texto a videos cortos (20-120 segundos) sobre la salud y el beneficio financiero de dejar de fumar.
Según Huang, los sensores están capacitados con un enfoque basado en el aprendizaje profundo denominado memoria a largo plazo a largo plazo (LSTM), un tipo especial de red neuronal recurrente que captura la dinámica temporal.
De los datos recopilados del sensor de la serie de tiempo, los brazaletes portátiles pueden reconocer incluso la muy sutil secuencia de movimientos, como llevar un cigarrillo de la mano a la boca, y sacar un encendedor con una mano y levantar otra frente al encendedor para bloquear el viento.
"Hemos podido diferenciar entre un solo movimiento, que podría confundirse con comer o beber, y una secuencia de movimientos más claramente vinculados al acto de fumar un cigarrillo", dijo Huang en un comunicado.
Los investigadores probaron los dos sensores de brazalete en usuarios de 10 y encontraron que tenían una precisión de más del 98 en el porcentaje para diferenciar los movimientos de fumar de otros movimientos de mano similares, como beber de una taza.
En comparación con el porcentaje de precisión de 72 en otras tecnologías similares que utilizan solo un brazalete y programas anteriores que han dependido de los fumadores para autoinformar con qué frecuencia fumaban, la tecnología del equipo rastreó las actividades de fumar con mayor precisión.
"Estábamos interesados en traducir uno de nuestros programas a una aplicación móvil basada en video, pero los sensores de movimiento lo hicieron aún más sorprendente", dijo Webb Hooper en un comunicado.
Junto con los sensores, los investigadores creen que los recordatorios móviles también jugaron un papel importante.
En un estudio piloto de fumadores de 120 realizado por Webb Hooper, la mitad de ellos usó el programa, mientras que la otra mitad usó un programa de mensajería de texto estándar sin sensores o mensajes de video.
Aquellos que usaron todo el programa tuvieron una mayor tasa de participación y un aumento del 20 por ciento en el cese verificado bioquímicamente.
"El tabaco es la adicción más difícil de superar y los cigarrillos son una de las drogas más fáciles de volverse adictas; todo lo que se necesita son tres (cigarrillos) para algunas personas", dijo Webb Hooper en un comunicado.
“Y, neurológicamente, es más difícil dejar de fumar porque tenemos más receptores de nicotina en el cerebro. Por eso estoy tan entusiasmado con esta intervención ".
El siguiente paso
Según Huang, el equipo planea probar el impacto de los sensores portátiles en el contexto del tratamiento para dejar de fumar.
“Esto nos permitirá intervenir en tiempo real enviando contenido de intervención personalizado si una persona comienza a fumar. Pondremos a prueba si la intervención con sensor mejorado mejora las tasas de abandono del hábito de fumar en ensayos más grandes ", dijo.
