![\"mj17-triggr2\"](\"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/mj17-triggr2.jpg\")
<\/a><\/p>\nDe todas ellas, Triggr es m\u00e1s ambiciosa. Con datos recopilados de los\u00a0smartphones, la empresa intenta no solo ayudar a la gente a lidiar con las ganas y el estr\u00e9s que fomentan el abuso de drogas\u00a0sino que aspira a\u00a0predecir cu\u00e1ndo alguien va a recaer para poder intervenir.\u00a0Triggr recopila pistas a partir de cosas como el uso de la pantalla, los patrones del env\u00edo de mensajes, el registro de llamadas, el historial del sue\u00f1o y la ubicaci\u00f3n del usuario. Por otro lado est\u00e1n los\u00a0datos de la comunicaci\u00f3n que el usuario mantiene con la plantilla de la\u00a0start-up\u00a0dentro de su plataforma, como sus drogas preferidas, su historial\u00a0y la\u00a0presencia de palabras peligrosas como “ganas” o “estr\u00e9s”. Triggr combina todas estas informaciones para alimentar una serie de algoritmos. El sistema tiene acceso a datos generales sobre otras actividades de mensajer\u00eda y correo electr\u00f3nico pero no al contenido de los mensajes ni llamadas. Gracias al aprendizaje autom\u00e1tico, la empresa\u00a0busca\u00a0patrones que se\u00f1alen una elevada probabilidad de reca\u00edda. Cuando las probabilidades alcanzan un nivel peligroso, un miembro del equipo de rehabilitaci\u00f3n interviene o alerta al equipo de cuidados externo de un cliente.<\/p>\n
Ni la empresa ni sus clientes concretaron cu\u00e1nto cuesta el uso de la plataforma, aunque\u00a0algunos proyectos piloto de Triggr parecen costar muy poco o incluso nada. Hedstrom descarg\u00f3 la\u00a0app\u00a0gratis, pero ahora paga una cuota mensual para utilizarla. Afirma que la tarifa es de menos de dos euros al d\u00eda. La manera m\u00e1s prometedora para\u00a0que Triggr genere beneficios podr\u00eda consistir en compartir los ahorros financieros que el uso de la\u00a0app\u00a0podr\u00eda proporcionar a las aseguradoras y agencias gubernamentales que pagan los costes m\u00e9dicos asociados con la adicci\u00f3n. Un tratamiento inicial de 30 d\u00edas en r\u00e9gimen de internaci\u00f3n puede costar unos 16.000\u00a0euros\u00a0y las visitas a urgencias y otros costes asociados aumentan la cifra r\u00e1pidamente.<\/p>\n
El socio de la empresa de capital riesgo Drive Capital Chris Olsen, uno de los inversores de Triggr, dice que se ha calculado que el programa Medicaid del estado de Ohio (EEUU) est\u00e1 gastando hasta m\u00e1s de 4.500 millones de euros\u00a0al a\u00f1o en infecciones de hepatitis C, las cuales est\u00e1n fuertemente correlacionadas con el uso de drogas inyectadas. El inversor detalla:\u00a0“Si podemos reducir [esa cifra],\u00a0habr\u00e1 un modelo de ingresos m\u00e1s adelante”. Entre los usuarios actuales de la\u00a0app\u00a0hay pacientes que han pasado por programas de rehabilitaci\u00f3n de Sprout Health Group, una cadena de centros de tratamiento de adicci\u00f3n con sede central en Nueva Jersey (EEUU). El CEO de Sprout Health Group, Arel Meister-Aldama, afirma que, antes de Triggr, un paciente que se somet\u00eda a un\u00a0programa durante\u00a0una media de 45 d\u00edas a jornada completa despu\u00e9s se controlaba con llamadas telef\u00f3nicas peri\u00f3dicas e invitaciones a eventos para antiguos alumnos, pero resultaba\u00a0dif\u00edcil saber c\u00f3mo se encuentraba\u00a0realmente. Ahora, los asesores de Sprout reciben alertas de Triggr cuando parece que un paciente est\u00e1 en riesgo. Meister-Aldama detalla: “Hay falsas alarmas, pero\u00a0a menudo pillamos a la gente cuando va de camino a ver a sus camellos. O estar\u00e1 sentada fuera de un bar pensando en entrar”.<\/p>\n
La\u00a0tasa\u00a0de readmisi\u00f3n de Sprout Health Group ha aumentado\u00a0desde que la empresa empez\u00f3 a utilizar Triggr, pero\u00a0el coste global por paciente se ha reducido\u00a0porque sus asesores han podido ayudar antes a los pacientes, lo que evita\u00a0largas estancias en centros de tratamiento y cuidados urgentes.\u00a0Meister-Aldama se\u00f1ala que gracias a los datos de Triggr ahora entienden mejor lo\u00a0que costar\u00e1 tratar a cada paciente. Y cree que en el futuro podr\u00e1 acordar tarifas planas por paciente en lugar de cobrar cuotas basadas en los servicios concretos.<\/p>\n
La plataforma que tan \u00fatil encuentra Meister-Aldama no funcionar\u00eda sin\u00a0smartphones\u00a0ubicuos y los recientes avances en el aprendizaje de m\u00e1quinas.\u00a0 Y tampoco existir\u00eda si no hubiese sido por el dolor de una alumna universitaria \u2013 y la oportuna intervenci\u00f3n de su madre.<\/p>\n
Instinto maternal<\/h2>\n
El cofundador y CEO de Triggr Health, John Haskell, tuvo la idea de la\u00a0app\u00a0durante una \u00e9poca dif\u00edcil de su propia vida. Mientras cursaba sus estudios universitarios en la Universidad de Stanford (EEUU), luchaba contra el s\u00edndrome man\u00edaco depresivo\u00a0y lleg\u00f3 a pasar cinco a\u00f1os acad\u00e9micos en los que no logr\u00f3 terminar\u00a0ning\u00fan grado universitario. Adem\u00e1s, una de sus amigas de la universidad luchaba con problemas de salud mental y abuso de sustancias.\u00a0Lleg\u00f3 a un punto en el que ella no quer\u00eda seguir con el tratamiento y contempl\u00f3 el suicidio.\u00a0En un momento especialmente crucial, la joven recibi\u00f3 una llamada de su madre que la ayud\u00f3 a reorientar su camino. Cuando Haskell pregunt\u00f3 a la madre qu\u00e9 le hab\u00eda impulsado a llamar justo en ese momento, ella lo atribuy\u00f3 al “instinto\u00a0maternal”.<\/p>\n
Haskell cre\u00eda que\u00a0este instinto maternal deber\u00eda poder reproducirse con la ayuda de tecnolog\u00edas inteligentes.<\/p>\n
“Ella sab\u00eda que algo iba mal. Lo sent\u00eda. Pero lo especialmente interesante era que hab\u00eda\u00a0muchos puntos de datos. Y todos se podr\u00edan rastrear\u00a0desde el m\u00f3vil”, explica Haskell. Por ejemplo, a su amiga siempre le hab\u00eda encantado Encadenados, un juego en l\u00ednea multijugador similar al Scrabble, pero hab\u00eda dejado de jugar. Estaba enviando mensajes de texto a mitad de la noche, una se\u00f1al obvia de que no dorm\u00eda. “El concepto de la intuici\u00f3n es puramente una cuesti\u00f3n de datos. \u00bfPor qu\u00e9 no se puede escalar la intuici\u00f3n maternal?, afirma Haskell.<\/p>\n
Seis a\u00f1os despu\u00e9s, la m\u00e1quina de intuici\u00f3n maternal de Haskell ocupa dos largas mesas blancas dentro de una segunda planta sin ascensor en el barrio River North de Chicago (EEUU). En una mesa\u00a0se sienta un peque\u00f1o grupo de programadores y cient\u00edficos de datos, muchos con experiencia profesional en empresas m\u00e1s grandes, incluida Google, que desarrollan la\u00a0app\u00a0y plataformas. \u00a0Al otro lado de un tabique de separaci\u00f3n parcial, en una mesa blanca id\u00e9ntica,\u00a0se sienta el equipo de rehabilitaci\u00f3n, formado por\u00a0entre cuatro y cinco personas\u00a0que interact\u00faan con los usuarios.\u00a0Todos se sientan frente a una pantalla de ordenador.<\/p>\n
Los tecn\u00f3logos trabajan con los datos que los sensores extraen\u00a0de los\u00a0smartphones\u00a0de los usuarios y de sus interacciones con el equipo de rehabilitaci\u00f3n para identificar\u00a0patrones que se\u00f1alan un giro en la direcci\u00f3n equivocada. Veinticuatro horas al d\u00eda, siete d\u00edas a la semana, Triggr vela activamente por todos los usuarios de la plataforma, y siempre hay al menos un miembro del equipo de rehabilitaci\u00f3n encargado de hasta 500 personas. Cada participante tiene una puntuaci\u00f3n en una escala de uno\u00a0a diez\u00a0basada en los patrones del algoritmo de Triggr.\u00a0Un uno\u00a0significa que las cosas van muy bien. Un diez\u00a0es una alerta\u00a0de que el patr\u00f3n de comportamiento del usuario sugiere que puede estar al borde de una reca\u00edda y necesita ser contactado.<\/p>\n
La mayor parte de las comunicaciones con usuarios se desarrollan v\u00eda mensaje de texto o mensajer\u00eda dentro de la\u00a0app. Sin las pistas que podr\u00edan captar en persona del contacto visual y el lenguaje corporal, o, por tel\u00e9fono, del tono de voz,\u00a0el equipo depende estrechamente de alertas generadas por sus algoritmos.<\/p>\n
\u00bfEres un robot?<\/h2>\n
Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico de Triggr han aumentado la inteligencia de la plataforma con el paso del tiempo gracias a las interacciones con participantes y a los millones de puntos de datos recopilados de sus\u00a0smartphones. Los sistemas buscan anomal\u00edas, desviaciones de la rutina habitual de un cliente. Cuanta m\u00e1s gente lo usa, m\u00e1s datos se recopilan y mejor es su capacidad para encontrar se\u00f1ales de una reca\u00edda en potencia.\u00a0Hace un a\u00f1o su precisi\u00f3n para identificar una reca\u00edda en los tres d\u00edas posteriores era del 85%, y a d\u00eda de hoy\u00a0Triggr puede predecirlo con una precisi\u00f3n del 92%. Gracias a ello, se est\u00e1n realizando intervenciones cada vez antes que mejoran\u00a0significativamente los resultados de los usuarios, afirma\u00a0la empresa.<\/p>\n
El desorden de los datos es lo que convenci\u00f3 al cient\u00edfico de datos John Santerre de Trigger de que el aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda ayudar a combatir el\u00a0problema. Algunas de las se\u00f1ales m\u00e1s importantes de una reca\u00edda no tienen relaci\u00f3n directa con las drogas y el alcohol. En su lugar, son acontecimientos vitales, como\u00a0la muerte de un familiar u otro adicto, una aventura amorosa o un problema con la vivienda.\u00a0Tan solo una desviaci\u00f3n de la rutina habitual de un cliente, algo tan simple como un mensaje recibido a una hora inusual,\u00a0aumenta las probabilidades de reca\u00edda durante los pr\u00f3ximos d\u00edas. Triggr ni siquiera necesita saber de qui\u00e9n proviene el mensaje ni su contenido.\u00a0Romper\u00a0la rutina es una\u00a0pista crucial.<\/p>\n
Triggr est\u00e1 recopilando todos los datos que puede para ayudar a la gente a resistirse a un impulso mientras aumenta su fuerza y despu\u00e9s desvanece, y ha asumido la espinosa tarea de construir un sistema dise\u00f1ado para funcionar con la m\u00ednima intervenci\u00f3n humana posible que permita un servicio\u00a0personalizado para cada participante. Aunque los algoritmos pueden\u00a0prever\u00a0una reca\u00edda, intervenir para impedirla no es necesariamente compatible con la automatizaci\u00f3n. Haskell explica: “Nuestro objetivo consiste en convertirlo en algo lo m\u00e1s humano posible”. Aun as\u00ed,\u00a0los clientes\u00a0a veces preguntan a los asesores de rehabilitaci\u00f3n si son robots. Tasha Hedstrom lo hizo; Triggr respondi\u00f3 al preguntarle si\u00a0ella\u00a0era un robot. El humor es una de las t\u00e9cnicas que el algoritmo ha determinado que mejor funcionan\u00a0con algunos participantes.<\/p>\n
Los asesores prueban continuamente los mensajes enviados a clientes frente a sus distintos\u00a0tipos de problemas. Los m\u00e1s efectivos\u00a0pasan al equipo de ingenier\u00eda para que los env\u00eden de forma autom\u00e1tica cuando se vuelva a producir una situaci\u00f3n similar.\u00a0Cuando\u00a0Triggr determina\u00a0que una persona est\u00e1 en riesgo de recaer llega\u00a0la parte realmente dura: intervenir para impedir el comportamiento autodestructivo. Los humanos supervisan la interacci\u00f3n, pero cuando aumenta el riesgo de alguien, un miembro del equipo de rehabilitaci\u00f3n recibe un mensaje autom\u00e1tico con la mejor estrategia para contactar con ese cliente. Esto es la m\u00e1xima aproximaci\u00f3n a la idea de la intuici\u00f3n digital de Haskell que Triggr ha logrado\u00a0hasta ahora.<\/p>\n
Sin ‘smartphone’<\/h2>\n
Una gran \u00e1rea de inter\u00e9s para Haskell es el desarrollo de organizaciones de servicios comunitarios, y una h\u00fameda ma\u00f1ana de enero se encontraba de pie en una sala de conferencias en Franingham, Massachusetts (EEUU) explicando animadamente la\u00a0app\u00a0a un grupo de asesores del Consejo de Oportunidades de South Middelesex (SMOC, por sus siglas en ingl\u00e9s), una organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro local. El SMOC acababa de lanzar Triggr como parte de un programa para conectar con drogodependientes en las salas de urgencias despu\u00e9s de sufrir una sobredosis. Como muchas zonas del noreste, medio oeste y los Montes Apalaches, la ciudad est\u00e1 siendo testigo de\u00a0un creciente n\u00famero de sobredosis de opi\u00e1cios: ahora observan una media de 10 sobredosis cada mes.<\/p>\n
A algunos asesores de la sala les\u00a0preocupaba\u00a0que no todos los posibles clientes\u00a0tienen\u00a0smartphones. Otros quer\u00edan un servicio que Triggr no ofrece: alertas cuando un usuario contacte\u00a0con un camello o vuelva a consumir.\u00a0Haskell ten\u00eda respuestas para todas las preguntas, pero un mes y medio despu\u00e9s de la presentaci\u00f3n, Krystin Fraser, que dirige la subvenci\u00f3n gubernamental, dijo que de las primeras ocho personas captadas, solo una hab\u00eda descargado\u00a0Triggr.\u00a0Algunas no tienen\u00a0smartphone, explic\u00f3, mientras que otras simplemente no quieren ser vigiladas. Durante el\u00a0mes siguiente, 13 personas m\u00e1s se registraron en la\u00a0app.<\/p>\n
La mayor\u00eda de las\u00a0apps\u00a0de salud no est\u00e1n reguladas por la Agencia de Alimentos y Medicamentos de EEUU (FDA, por sus siglas en ingl\u00e9s), y la empresa ha elegido no publicar ninguno de los ensayos cl\u00ednicos de su plataforma, algo que no est\u00e1 obligada a hacer. Est\u00e1 rastreando los resultados a largo plazo de la gente que utiliza Triggr, y su decisi\u00f3n s\u00ed le impone la necesidad\u00a0de\u00a0demostrar que es capaz de ofrecer algo\u00a0extraordinario, ya que navega en un mar que ya est\u00e1 saturado. “Se ha producido un aluvi\u00f3n de\u00a0apps\u00a0de salud mental, la mayor\u00eda de uso y eficacia cuestionables”, dice uno de los directores del programa de psiquiatr\u00eda digital del Centro M\u00e9dico Beth Israel en Boston (EEUU), John Torous. El investigador forma parte de un estudio que emplea datos telef\u00f3nicos pasivos para rastrear a personas que padecen esquizofrenia, un trastorno mental que dista mucho de la adicci\u00f3n pero que puede incluir comportamientossimilares, como patrones de sue\u00f1o anormales. Torous explica: “La gente subestima lo complejo que es trabajar con estos datos. S\u00f3lo hace 10 a\u00f1os que tenemos\u00a0smartphones\u00a0y a\u00fan no hemos revolucionado los cuidados m\u00e9dicos.\u00a0Si fuera tan sencillo como desarrollar una\u00a0app, en 10 a\u00f1os se habr\u00eda hecho ya. La gente es compleja. Podemos recopilar todos estos datos, pero, \u00bfc\u00f3mo los analizamos correctamente?”<\/p>\n
El profesor de bioestad\u00edstica de la Escuela T.H. Chan de Salud P\u00fablica de la Universidad de Harvard (EEUU)\u00a0y\u00a0colaborador de Torous en el estudio de la esquizofrenia, Jukka-Pekka Onnela, es m\u00e1s optimista. A medida que la gente usa m\u00e1s el m\u00f3vil para satisfacer sus necesidades como horarios, navegaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n,\u00a0los datos son “cada vez m\u00e1s potentes”,\u00a0detalla.\u00a0Y esto se da especialmente en casos en los que el\u00a0comportamiento se ve fuertemente influido por el entorno y la historia reciente de una persona, como sucede con las\u00a0personas con trastornos psicol\u00f3gicos y con problemas de adicci\u00f3n.<\/p>\n
Cuando la gente est\u00e1 despierta,\u00a0las pantallas de su\u00a0smartphone\u00a0pueden encenderse\u00a0m\u00e1s de 20 veces cada hora. Onnela ha descubierto que esa frecuencia es\u00a0un indicador de los patrones del sue\u00f1o, algo esencial para entender las enfermedades psicol\u00f3gicas y tratarlas.<\/p>\n
Onnela concluye: “En el pasado, muchos datos se limitaban al interior de los\u00a0laboratorios y las\u00a0consultas. Lo que nosotros intentamos hacer es\u00a0captar los s\u00edntomas en estado salvaje, tal y como\u00a0las personas los experimentan de verdad en sus vidas”.<\/p>\n
Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La gente depende cada vez m\u00e1s de su\u00a0‘smartphone’, lo que\u00a0permite a Triggr prever con un 92% de precisi\u00f3n el riesgo de que un usuario vuelva a\u00a0consumir.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":5339,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-5332","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tech"],"yoast_head":"\n
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