Tu smartphone puede saber cuándo estás drogado

la combinación de Los sensores de GPS y acelerómetro de tu smartphone se pueden utilizar para determinar el nivel de consumo de drogas con una precisión increíble.

El estudio, presentado por investigadores del Instituto de Salud, Políticas de Atención Médica e Investigación del Envejecimiento de la Universidad de Rutgers, comentan que el empleo de un algoritmo que combinaba sensores que rastreaban los movimientos y la ubicación del GPS con datos sobre la hora del día y el día de la semana, ofreció una tasa de precisión del 90% para determinar si alguien estaba drogado o no.

“Podríamos detectar cuándo una persona podría estar experimentando una intoxicación por cannabis y realizar una breve intervención cuándo y dónde podría tener el mayor impacto para reducir el daño relacionado con el cannabis”, comenta Tammy Chung, directora del Centro del Instituto para Salud del comportamiento de la población en el trabajo publicado en la revista Drug and Alcohol Dependence.

A diario, los investigadores recopilaron datos de voluntarios en Pittsburgh de entre 18 y 25 años que dijeron que fumaban marihuana al menos dos veces por semana.

Un acelerómetro mide diferentes movimientos, como inclinarse o balancearse, y cambia la orientación de la pantalla del teléfono de vertical a horizontal en consecuencia.

Las medidas de detección de marihuana existentes, como los análisis de sangre y orina, presentan problemas logísticos y requerirían demasiado tiempo para usarlas como intervención, por lo que el estudio se presenta como análisis de la viabilidad de utilizar datos de sensores de smartphones para identificar episodios de “intoxicación por cannabis”, que son notablemente altos, en un entorno que no sea de laboratorio.

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Ernesto Mota
Nací en el d.f., sigo siendo defeño, hoy radico en la hermosa ciudad de Cuernavaca, Morelos, soy Ing. en Sistemas computacionales, con un posgrado en Tecnologías de información, Doctorando en ambientes virtuales de aprendizaje y realidad aumentada, Tecnólogo es mi categoría laboral, y mi linea de investigación es la realidad aumentada aplicada a nuevos entornos de aprendizaje.

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