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Recomendaciones cannábicas personalizadas basadas en encefalogramas desde una app

Por: pijamasurf - 09/03/2015

Dentro de las apps cannábicas, los productos de PotBot no sólo buscan hacer recomendaciones personalizadas a los usuarios de marihuana medicinal, sino aportar legitimidad desde la comunidad médica a las legislaciones responsables
Imagen: Engadget.com

Imagen: Engadget.com

En el mercado negro actual, los usuarios de cannabis dependen de las brumosas descripciones que los vendedores hacen de sus productos: nombres exóticos como Mango Kush o Afghan no están asociadas a los efectos de los cannabinoides sobre el cuerpo, sino que se trata de formas de diferenciar el producto en un mercado existente, pero no regulado.

En las jurisdicciones donde la legalización está dando pasos más firmes, una interesante iniciativa es la de la empresa PotBotics, que se encuentra desarrollando un software capaz de recomendar distintos tipos de cannabis medicinal según tu propio cerebro.

David Goldstein es el CEO de la compañía y trabaja actualmente en BrainBot, un casco inalámbrico que permitirá realizar encefalogramas desde la comodidad de nuestras casas, cuya información será enviada y analizada en servidores de la Nube para buscar los indicadores que permitirán realizar sugerencias de cannabis personalizadas según cada paciente.

En pruebas preliminares de BrainBot, la compañía ha realizado encefalogramas a pacientes (de enfermedades y desórdenes neurológicos que van desde epilepsia hasta Alzheimer) antes y después de consumir cannabis para alimentar una base de datos lo más amplia posible, pero en el futuro, Goldstein espera poder complementar los encefalogramas con sensores musculares y electrocardiogramas, para ofrecer recomendaciones aún más personalizadas a una gama mayor de pacientes.

Otro producto de la compañía es PotBot, una app, sitio web y dispensario online que cumple las mismas funciones de recomendar tipos de cannabis a los usuarios o dueños de dispensarios de acuerdo con distintos padecimientos, pero aquí la información es subjetivamente aportada por los usuarios. Según Goldstein, "no hablamos de sabor, olor o sabor, y nos apartamos de nombres de cepas", los cuales "no están vinculados a beneficios médicos, pues ciertas cepas de dispensarios distintos no ofrecen los mismos alivios terapéuticos debido a sus diferencias en niveles de cannabinoides". En lugar de recomendarles "Purple Zombie" o "Acapulco Golden", la aplicación les dirá a los pacientes la concentración y balance de cannabinoides recomendada para sus padecimientos.

Otro proyecto futuro de Goldstein es NanoPot, una plataforma basada en ADN, de la cual la compañía se muestra hermética todavía pero, al igual que los demás productos, se espera que sea de interés para la creciente comunidad de consumidores de cannabis medicinal, así como un impulso suplementario a la regulación en jurisdicciones donde las leyes siguen estancadas en el siglo XX.

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Este algoritmo te puede decir si una persona es esquizofrénica

Por: pijamasurf - 09/03/2015

Un estudio reciente halla que un análisis algorítmico de palabras es casi infalible al determinar si una persona va a tener un episodio psicótico

 mind-and-brain

Aunque el lenguaje del pensamiento es deliberado, la experiencia real de tener pensamientos suele ser pasiva. Los pensamientos ocurren repentinamente y escapan sin previo aviso.

La mayoría de las veces, las personas no se fijan ni dan seguimiento a la manera en que estos flujos de pensamiento suceden. Sin embargo, en psiquiatría se presta mucha atención a tales complejidades. Por ejemplo, el pensamiento desorganizado, evidenciado por los patrones de inconexiones en el habla, se considera un sello característico de la esquizofrenia.

Varios estudios realizados a jóvenes con riesgo han encontrado que los médicos son capaces de adivinar con exactitud impresionante si un paciente padece o no esquizofrenia; los mejores modelos predictivos rondan el 79%.

Al parecer una computadora puede hacerlo mucho mejor, según un estudio publicado el miércoles pasado por investigadores de la Universidad de Columbia, el Instituto Psiquiátrico del Estado de Nueva York y el Centro de Investigaciones IBM T. J. Watson. En este artículo, publicado en la revista NPJ Schizophrenia, los investigadores relatan cómo utilizaron un programa de habla y el análisis automatizado para diferenciar correctamente (con 100% de precisión) entre los jóvenes en situación de riesgo que desarrollaron psicosis en un período de 2 años y medio y los que no lo hicieron.

El modelo de ordenador también superó a otras tecnologías de detección avanzadas, como los biomarcadores de neuroimagen y los EEG que graban la actividad cerebral.

"En nuestro estudio, encontramos que el mínimo de coherencia semántica en el flujo del significado de una frase a otra era característico de los jóvenes en situación de riesgo que luego desarrollaron psicosis", dijo Guillermo Cecchi, investigador del Centro IBM, en un correo electrónico.

"No fue la media. Lo que esto significa es que en más de 45 minutos de entrevista, estos jóvenes tenían al menos una interrupción discordante en el significado de una frase a otra. Como entrevistador, si mi mente vaga brevemente, puedo perderme de cosas verdaderamente importantes. En cambio con un ordenador no habría este error”.

Los investigadores utilizaron un algoritmo para erradicar este tipo de "interrupciones discordantes" en el habla de un modo más ordinario.

Si bien el estudio concluye que el procesamiento del lenguaje parece revelar "cambios de estado mentales clínicamente relevantes y sutiles en la psicosis emergente", su trabajo plantea varias cuestiones pendientes.

También se está trabajando para contextualizar lo que estos hallazgos podrían significar más ampliamente: "Sabemos que el trastorno del pensamiento es una función del núcleo inicial de la esquizofrenia evidente antes de inicio de la psicosis", dijo Cheryl Corcoran, profesora asistente de psiquiatría clínica de la Universidad de Columbia:

La principal pregunta es entonces: ¿Cuáles son los mecanismos cerebrales que subyacen a esta anormalidad en la lengua? ¿Y cómo podríamos intervenir para abordarlos y posiblemente mejorar el pronóstico? ¿Podemos mejorar los problemas de lenguaje concurrentes y la función de los niños y adolescentes en situación de riesgo, y, o bien prevenir la psicosis o al menos modificar su curso?

"Es mejor caracterizar un componente conductual de la esquizofrenia, lo cual puede llevar a una mejor comprensión de las alteraciones en los circuitos neuronales que subyacen al desarrollo de estos síntomas", dijo Gillinder Bedi, profesor asistente de psicología clínica de la Universidad de Columbia:

Si el análisis del discurso podría identificar a las personas con mayor probabilidad de desarrollar esquizofrenia, esto podría permitir el tratamiento preventivo más específico antes de la aparición de la psicosis, lo que podría retrasar el surgimiento o reducir la gravedad de los síntomas que hacen desarrollar la enfermedad.

Como Cecchi señala, el análisis de la computadora en el centro del estudio no incluye características acústicas como la entonación, la cadencia o el volumen de pensamiento, todos ellos rasgos que podrían ser significativos para interpretar el patrón de habla de una persona: "Hay una limitación más profunda, relacionada con nuestra comprensión actual de la lengua y la forma de medir la magnitud de lo que se expresa y se comunica cuando la gente habla entre sí, o escribe", afirma el autor:

Las características discriminatorias que identificamos son todavía una descripción muy simplificada del lenguaje. Por último, mientras que el lenguaje ofrece una ventana única hacia la mente, todavía es sólo un aspecto de la conducta humana y no puede sustituir totalmente una estrecha observación e interacción con el paciente .