Tratar la adicción con una aplicación

lauren justicia

Cuando hablé con Tasha Hedstrom este invierno, llevaba sobria más de 61 días. Después de luchar contra la adicción a los opiáceos durante 15 años, Hedstrom está tomando Vivitrol, un fármaco que bloquea los efectos placenteros de los opiáceos y reduce los antojos. Acude a un programa de recuperación ordenado por un tribunal tres días a la semana y realiza un seguimiento de su progreso en una aplicación de teléfono que encontró en Facebook, llamada Triggr Health.

Hedstrom dice que nunca ha encontrado útiles los programas de apoyo entre pares como Narcóticos Anónimos. No me gusta el ambiente. Siento que la gente está hablando de usarlo y glorificarlo, dice ella. No me gusta contar mi historia un millón de veces.

Esta historia fue parte de nuestra edición de mayo de 2017

• Ver el resto del número
• Suscribir

Triggr ha sido una forma diferente de acceder al soporte. Además de hacer un seguimiento de la cantidad de días que ha estado en recuperación, la aplicación conecta a Hedstrom con un equipo de entrenadores de recuperación, quienes conversan con ella periódicamente a lo largo del día por medio de mensajes de texto y de la aplicación. Si no se ha comunicado con Triggr durante un día completo, el equipo se comunica con ella. Por lo general, hablan de cómo va su día o de las metas que se ha fijado, pero recientemente la ayudaron a superar un desafío inesperado. Un extraño siguió su auto hasta un estacionamiento y estacionó junto a ella, luego le ofreció drogas. Sin saber qué hacer, Hedstrom le envió un mensaje de texto a Triggr. No se trata solo de adicción, dice ella. Es como si fuéramos amigos. Necesita tener soportes de respaldo.

En 2015, 33,000 personas en los Estados Unidos murieron a causa de sobredosis de opioides —el número más alto jamás registrado, y más del doble de la cifra de 2005, según el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas. Cada año se producen más de medio millón de hospitalizaciones relacionadas con la dependencia de opiáceos, a un costo de $15 mil millones, según un estudio reciente . Decenas de miles de millones más se gastan en clínicas y otros tratamientos.

En total, 23 millones de estadounidenses tienen un trastorno por uso de sustancias que involucra drogas ilícitas o alcohol, según datos de 2013 recopilados por la Administración de Servicios de Salud Mental y Abuso de Sustancias, parte del Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. Pero menos del 20 por ciento de los que necesitan tratamiento lo recibirán. Y aunque la forma de tratamiento más común, Alcohólicos Anónimos o Narcóticos Anónimos, puede ser bastante eficaz para algunos, según una encuesta, el 75 por ciento de las personas en dichos programas recaen en su primer año. Aunque hay una amplia gama de tratamientos disponibles, dice James R. McKay, experto en adicciones y profesor de psicología en la Universidad de Pensilvania, hay personas para las que ninguna de esas cosas realmente funciona.

Las nuevas tecnologías ofrecen una opción más, aprovechando los ordenadores que llevamos en el bolsillo. De las 165,000 aplicaciones para teléfonos inteligentes para el cuidado de la salud, las aplicaciones de salud mental son la categoría más grande e incluyen cientos de opciones relacionadas con la adicción que ofrecen citas inspiradoras, indicaciones para llegar a reuniones de AA cercanas, guías de hipnosis y grupos de apoyo de pares en línea.

Arte de los hijos de Hedstrom, Riley, de cuatro años, y Jeremiah, de 11 meses, decoran las paredes de su casa.

Triggr es más ambicioso. Con los datos recopilados de los teléfonos inteligentes, la compañía tiene como objetivo no solo ayudar a las personas a manejar los antojos y el estrés que desencadenan el consumo de drogas, sino también predecir cuándo alguien va a recaer e intervenir. Triggr recopila pistas de elementos como la interacción con la pantalla, los patrones de mensajes de texto, los registros telefónicos, el historial de sueño y la ubicación. Estos se combinan con la información recopilada de las comunicaciones de los participantes con el personal de la startup en su plataforma, como la preferencia de drogas, el historial de drogas y la presencia de palabras peligrosas como deseo o estrés, y se alimentan en una serie de algoritmos. El sistema tiene acceso a información general sobre otras actividades de mensajes de texto y correo electrónico, pero no al contenido de mensajes de texto o llamadas privadas. Utilizando el aprendizaje automático, busca patrones que apunten a una mayor probabilidad de recaída. Cuando la probabilidad aumenta a un nivel peligroso, un miembro del equipo de recuperación interviene o alerta al equipo de atención externo del cliente.

Ni la empresa ni los clientes dirán cuánto cuesta usar la plataforma, aunque en algunos proyectos piloto, Triggr parece estar cobrando muy poco o nada. Hedstrom descargó la aplicación de forma gratuita, pero ahora paga una tarifa mensual por usar el sistema, que según ella es menos de dos dólares al día. La forma más prometedora para que Triggr gane dinero podría ser compartir los ahorros financieros que el uso de la aplicación podría ofrecer a las aseguradoras y agencias gubernamentales que pagan los costos médicos asociados con la adicción. Un tratamiento hospitalario inicial de 30 días puede costar $17,000, y las visitas a la sala de emergencias y otros costos asociados se suman rápidamente.

Chris Olsen, socio de la firma de capital de riesgo Drive Capital, uno de los inversionistas de Triggr, dice que se ha estimado que Ohio Medicaid gasta hasta $5 mil millones al año en infecciones de hepatitis C, que están fuertemente correlacionadas con el uso de drogas inyectables. Si podemos reducir eso, dice Olsen, simplemente creo que habrá un modelo de ingresos en el futuro. Entre los que usan la aplicación hoy en día se encuentran pacientes que han pasado por rehabilitación en Sprout Health Group, una cadena de centros de tratamiento de adicciones con sede en Nueva Jersey. El CEO de Sprout, Arel Meister--Aldama, dice que antes de Triggr, un paciente que había estado en un programa de tiempo completo durante un promedio de 45 días y luego regresado a la comunidad habría sido rastreado con llamadas telefónicas periódicas e invitado a eventos de ex alumnos, pero Era difícil saber cómo estaba realmente la gente. Ahora, los asesores de Sprout reciben alertas de Triggr cuando un paciente parece estar en riesgo. Hay falsas alarmas, pero a menudo atrapamos a personas de camino a sus traficantes de drogas. O estarán sentados afuera de un bar pensando en entrar, dice Meister-Aldama.

Después de haber luchado contra la adicción durante 15 años, Hedstrom descubrió que los grupos de 12 pasos no son lo suyo. Sin embargo, Triggr se ha convertido en un apoyo valioso.

Las tasas de readmisión de Sprout en realidad han aumentado desde que la empresa comenzó a usar Triggr, pero el costo total por paciente ha disminuido. Eso se debe a que sus consejeros han podido ayudar a los pacientes antes, evitando costosas estadías en centros de tratamiento y tratamientos de emergencia. Con los datos que obtiene de Triggr, dice Meister-Aldama, tiene una mejor comprensión de lo que costará tratar a cada paciente. Él espera que en el futuro pueda acordar pagos fijos por paciente en lugar de cobrar tarifas basadas en los servicios.

La plataforma que Meister-Aldama ha encontrado tan útil no funcionaría sin los omnipresentes teléfonos inteligentes y los avances recientes en el aprendizaje automático. Y no existiría en absoluto si no hubiera sido por el dolor de una estudiante universitaria y la oportuna intervención de su madre.

Intuición maternal

A John Haskell, cofundador y director ejecutivo de Triggr, se le ocurrió la idea de la aplicación y el sistema de atención más amplio durante un período desafiante de su propia vida. Mientras estudiaba en Stanford, luchó contra la depresión maníaca y pasó cinco años en la escuela sin obtener un título. Y uno de sus amigos en Stanford luchó con problemas de salud mental y abuso de sustancias. Llegó a un punto en el que no quería continuar con el tratamiento y consideró el suicidio. En un momento particularmente crítico, llamó su madre. La llamada puso a su hija en un camino más positivo, y cuando Haskell le preguntó a la madre qué había motivado la llamada en ese momento, ella lo atribuyó a la intuición materna.

La intuición maternal era algo que Haskell pensó que debería ser reproducible con la ayuda de tecnología inteligente.

Ella sabía que algo andaba mal. Ella podía sentirlo. Pero lo que fue particularmente interesante de esa experiencia fue que eran todos estos puntos de datos. Y todo rastreable en tu teléfono, dice. Por ejemplo, a su amiga siempre le había gustado Words with Friends, un juego multijugador en línea similar al Scrabble, pero había dejado de jugar. Estaba enviando mensajes de texto en medio de la noche, una señal obvia de que no estaba durmiendo. El concepto de intuición es puramente una cuestión de datos, dice Haskell. ¿Por qué no puedes escalar la intuición maternal?

Seis años más tarde, la máquina de intuición maternal de Haskell ocupa dos largas mesas blancas en un segundo piso sin ascensor en el vecindario River North de Chicago. En una mesa se sienta un pequeño grupo de programadores y científicos de datos, muchos de ellos con experiencia en empresas más grandes, como Google, que desarrollan la aplicación y su plataforma. Al otro lado de un tabique parcial, en una mesa blanca idéntica, se sienta el grupo de recuperación, un equipo de cuatro a cinco personas que interactúan con los participantes en la plataforma. Todo el mundo se enfrenta a una pantalla de ordenador.

Los tecnólogos trabajan con los datos que los sensores extraen de los teléfonos de los participantes, así como de sus interacciones con el equipo de recuperación, identificando patrones que indican un movimiento en la dirección equivocada. Las veinticuatro horas del día, los siete días de la semana, Triggr vigila activamente a todos en la plataforma, con un solo miembro del equipo de recuperación que sigue a 500 personas en cualquier momento. Cada participante tiene una calificación en una escala del 1 al 10 basada en los patrones que rastrea el algoritmo de Triggr. Un 1 significa que las cosas van muy bien. Un 10 es una alerta de que la persona está exhibiendo un patrón de comportamiento que puede estar al borde de una recaída y necesita ser contactado.

La mayor parte de la comunicación del personal con los clientes se realiza a través de mensajes de texto o de aplicaciones. Sin las pistas que podrían obtener en persona por el contacto visual y el lenguaje corporal, o por teléfono por el tono de voz de alguien, el equipo depende en gran medida de las alertas de sus algoritmos.

¿Eres un robot?

Los sistemas de aprendizaje automático de Triggr han hecho que la plataforma sea más inteligente con el tiempo al estudiar tanto las interacciones con los participantes como los millones de puntos de datos recopilados de sus teléfonos inteligentes. Los sistemas buscan anomalías, rupturas con la rutina típica de un cliente. A medida que más personas usan el sistema y se recopilan y estudian más datos, mejora la capacidad de ver signos de una posible recaída. Con una precisión del ochenta y cinco por ciento hace un año, Triggr ahora puede predecir con una precisión del 92 por ciento cuándo es probable que un cliente se resbale en los próximos tres días. La intervención temprana que tales predicciones hacen posible está mejorando significativamente los resultados de los clientes, dice la compañía.

Hedstrom en casa con sus hijos.

El desorden de los datos es lo que convenció al científico de datos de Triggr, John Santerre, de que el aprendizaje automático podría ser efectivo contra el problema. Algunas de las señales de advertencia más importantes de un desliz inminente no tienen nada que ver directamente con las drogas o el alcohol. En cambio, son eventos de la vida, como la muerte de un miembro de la familia u otro usuario, una aventura, un problema con la vivienda. Solo una desviación de la rutina normal de un cliente, algo tan pequeño como un mensaje de texto que llega en un momento inusual, aumenta la posibilidad de una recaída en los próximos días. Triggr ni siquiera necesita saber de quién proviene ese texto o qué dice. La interrupción de la rutina es la pista crítica.

Triggr está recopilando todos los datos que puede sobre cómo ayudar a las personas a resistir un impulso a medida que aumenta y luego desaparece, y ha asumido la difícil tarea de construir un sistema diseñado para funcionar con un mínimo de intervención humana mientras produce un servicio personalizado para cada uno. partícipe. Si bien los algoritmos pueden determinar que se avecina un desliz, intervenir para detenerlo no es necesariamente adecuado para la automatización. Nuestro objetivo es hacerlo lo más humano posible, dice Haskell. Aún así, los clientes a veces preguntan a los entrenadores de recuperación si son robots. Tasha Hedstrom lo hizo; Triggr respondió preguntando si ella era un robot El humor es una de las técnicas que el algoritmo ha determinado que funciona bien con algunos participantes.

Los entrenadores siempre están probando los mensajes enviados a los clientes en respuesta a diferentes tipos de problemas. Los que resuenan se comparten con el equipo de ingeniería; cuando llegue una llamada similar más tarde, el sistema sabrá sugerir esa respuesta efectiva. Una vez que Triggr determina que una persona está en peligro de recaer, es hora de la parte realmente difícil: la intervención para detener el comportamiento autodestructivo. Los humanos supervisan la interacción, pero cuando el riesgo de alguien aumenta, un miembro del equipo de recuperación recibe automáticamente una alerta sobre la forma más efectiva de comunicarse con ese cliente y el tipo de mensaje al que es más probable que responda. Esto es lo más cercano a la idea de intuición digital de Haskell que Triggr ha llegado hasta ahora.

sin teléfono inteligente

Un gran enfoque para Haskell es desarrollar conexiones con organizaciones de servicio comunitario, y en una mañana lluviosa de enero, estaba parado en una sala de conferencias en Framingham, Massachusetts, explicando con entusiasmo la aplicación a un grupo de consejeros del Consejo de Oportunidades de South Middlesex (SMOC). ), una organización local sin fines de lucro. SMOC acababa de lanzar Triggr como parte de un programa para conectarse con usuarios de drogas en la sala de emergencias después de haber sufrido una sobredosis. Al igual que muchas partes del noreste, el medio oeste y los Apalaches, Framingham está sufriendo un número creciente de sobredosis relacionadas con los opioides: ahora tienen un promedio de 10 por mes.

A algunos consejeros en la sala les preocupaba que no todos los clientes potenciales tuvieran teléfonos inteligentes. Otros querían un servicio que Triggr no ofrece: alertas cuando un cliente ha contactado a un traficante de drogas o ha vuelto a consumir drogas. Haskell tenía respuestas para todas las preguntas, pero un mes y medio después de la presentación, Krystin Fraser, quien administra la subvención, dijo que de las primeras ocho personas que se inscribieron, solo una accedió a descargar Triggr. Algunos no tienen un teléfono inteligente, explicó, mientras que otros simplemente no quieren que alguien los vigile. Durante el próximo mes, 13 personas más se registraron en la aplicación.

Hedstrom no revisa su aplicación Triggr en momentos específicos del día, pero cuando lo hace, dice, recibe una respuesta del personal de recuperación de inmediato.

La mayoría de las aplicaciones de salud no están reguladas por la Administración de Alimentos y Medicamentos y la compañía ha optado por no publicar ningún ensayo clínico de su plataforma, algo que no está obligado a hacer. Está rastreando los resultados a largo plazo para las personas que usan Triggr, y su decisión pone la carga sobre la empresa para demostrar que realmente ha hecho algo extraordinario. Está en un campo lleno de gente. Ha habido un exceso de aplicaciones de salud mental, la mayoría de uso y eficacia cuestionables, dice John Torous, director del programa de psiquiatría digital en el Centro Médico Beth Israel Deaconess de Boston. Torous es parte de un estudio que utiliza datos de teléfonos pasivos para seguir a personas que sufren de esquizofrenia, un trastorno mental que es bastante diferente de la adicción pero que puede presentar un comportamiento subyacente similar, como la interrupción del sueño. La gente subestima lo complejo que es trabajar con estos datos, dice Torous. Hemos tenido teléfonos inteligentes para el mercado masivo durante 10 años y aún no hemos revolucionado la atención de la salud mental. Si esto fuera tan fácil como crear una aplicación, en 10 años se habría hecho. Las personas son complejas. Podemos recopilar todos estos datos, pero ¿cómo los analizamos de manera válida?

Jukka-Pekka Onnela, profesora de bioestadística en la Universidad T.H. Chan School of Public Health y colaborador de Torous en el estudio de esquizofrenia, es más optimista. A medida que las personas usan los teléfonos para más y más necesidades diarias, como horarios, navegación y comunicación, los datos de estos dispositivos se vuelven muy, muy poderosos, dice Onnela. Eso es especialmente cierto para las condiciones en las que el comportamiento está fuertemente influenciado por el entorno y la historia reciente de una persona, como lo es para las personas con trastornos psicológicos o adicciones.

Cuando están despiertos, las pantallas de los teléfonos de las personas pueden estar encendidas más de 20 veces por hora. Onnela ha descubierto que esa frecuencia es un indicador fiable de los patrones de sueño, algo esencial para comprender las enfermedades psicológicas y tratarlas.

En el pasado, muchas mediciones se limitaban a laboratorios o consultorios médicos, dice Onnela. Lo que estamos tratando de hacer es capturar los síntomas en la naturaleza, la forma en que las personas realmente experimentan sus vidas.

esconder