Obesidad: ¿podría una nueva aplicación de teléfono inteligente evitar comer en exceso?

Los científicos han diseñado una aplicación de teléfono inteligente que puede ayudar en la lucha contra la obesidad. Si bien las aplicaciones que apuntan a ayudar con la pérdida de peso no son nuevas, esta aplicación, conocida como SlipBuddy, tiene un enfoque triple único para combatir el exceso de peso.
Una nueva aplicación de teléfono inteligente podría ser la respuesta para evitar comer en exceso y la obesidad.

La obesidad es una de las preocupaciones de salud más importantes en los Estados Unidos, y afecta a más de un tercio de los adultos.

Muchas afecciones que están relacionadas con la obesidad son prevenibles, incluida la presión arterial alta, las enfermedades cardíacas, la diabetes y algunos cánceres.

Se ha avanzado para abordar la epidemia de obesidad. Después de décadas de aumento en la obesidad, las tasas han empezado a estabilizarse entre los niños y adolescentes y se han ralentizado con el tiempo entre los adultos. La obesidad sigue siendo una amenaza para la salud, y aunque las tasas varían entre los estados, en general, siguen siendo altas en todo el país.

Hacer cambios en el estilo de vida, como alterar la nutrición, aumentar la actividad física y participar en terapias de conversación, ha demostrado ser eficaz para ayudar a perder peso y, como resultado, prevenir enfermedades crónicas.

Sin embargo, estas intervenciones pueden resultar costosas y requieren varias visitas en el transcurso de muchos meses con profesionales capacitados.

Ofrecer intervenciones de pérdida de peso de bajo costo

El aumento de los teléfonos inteligentes en la última década ha proporcionado una nueva forma de ofrecer intervenciones de obesidad a bajo costo.

Se ha demostrado que el actual mercado de aplicaciones de pérdida de peso incluye 28,905 aplicaciones en todas las plataformas. La mayoría de estos se centran en el ejercicio, la dieta y el control de la ingesta de calorías y el peso corporal. Sin embargo, solo el 0.05 por ciento de las aplicaciones se desarrollaron con información profesional.

Otra investigación ha demostrado que las estrategias conductuales que a menudo se encuentran en las intervenciones de pérdida de peso basadas en la evidencia solo se observan en una minoría de las aplicaciones de pérdida de peso.

"La tecnología móvil, que es omnipresente en la actualidad", señala Carolina Ruiz, profesora asociada de ciencias de la computación en el Instituto Politécnico Worcester (WPI) en Massachusetts, "tiene la capacidad de ofrecer intervenciones de pérdida de peso basadas en evidencia con menor costo y carga para el usuario que las tradicionales modelos de intervención ".

Aunque las aplicaciones móviles tienen una posición sólida en la batalla contra la obesidad, muchas de ellas exigen que los usuarios enumeren todos los alimentos que han comido en un día y registran toda la actividad física, que es una tarea laboriosa que a menudo provoca que los usuarios abandonen el seguimiento de sus datos en total.

Ir más allá de los dominios de seguimiento para incluir intervenciones más personalizadas, teorías basadas en evidencia y tecnologías avanzadas podría mejorar el impacto de las aplicaciones móviles en la epidemia de obesidad.

Un enfoque de tres frentes para comer en exceso

Ruiz realizó la nueva investigación, para tratar de abordar algunos de los inconvenientes de las aplicaciones de pérdida de peso, junto con Bengisu Tulu, profesor asociado en Foisie Business School de WPI, y Sherry Pagoto, profesora de ciencias de la salud aliadas en la Universidad de Connecticut en Mansfield. .

Sus nuevos hallazgos fueron presentados en el Simposio Anual de la Asociación Estadounidense de Informática Médica, celebrado en Washington, D.C.

El periódico informó sobre un estudio de 16 participantes mayores de 18 años que tenían sobrepeso y habían sido reclutados para probar la aplicación. Al final del estudio de 1 mes, nueve de los sujetos habían perdido un promedio de 5 libras, tres habían mantenido el mismo peso y cuatro habían ganado 2 libras, en promedio.

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SlipBuddy ofrece un enfoque triple único para comer en exceso, y, en última instancia, tiene como objetivo modificar el comportamiento del usuario, en lugar de limitarse al seguimiento de las métricas. La aplicación integra estrategias de comportamiento y tecnologías como aprendizaje automático, minería de textos y dispositivos móviles.

"Tengo mucha esperanza de que lo que estamos haciendo haga una gran diferencia", señala Tulu. "La mayoría de las aplicaciones de pérdida de peso", agrega, "tienen que ver con rastrear algo: rastrear sus calorías, rastrear su glucosa en sangre, seguir sus pasos. Esto va más allá. Estamos utilizando el aprendizaje automático para hacer esto sobre la intervención".

En primer lugar, en lugar de que el usuario registre todo lo que come, lo que a menudo no se denuncia, solo se le exige que registre los horarios cuando cree que se excedió.

A continuación, la aplicación recopila información para identificar desencadenantes del comportamiento poco saludable, como mirar televisión, socializar o ir al trabajo, y utiliza el aprendizaje automático para pronosticar cuándo el usuario tiene más posibilidades de comer en exceso.

Finalmente, en momentos en que la probabilidad de comer en exceso es alta, SlipBuddy sugerirá algunas actividades saludables que eviten el consumo excesivo. Por ejemplo, salir a caminar podría ayudar a cortar la conexión entre mirar televisión y comer.

Empujando los límites en la investigación de la obesidad

Los usuarios deben registrarse tres veces al día, a las 9 a.m., a las 2 p.m. y a las 8 p.m., para ingresar datos sobre el estrés, los niveles de hambre, la fatiga, el peso y los episodios de comer en exceso.

Los tecnólogos diseñan muchas aplicaciones de pérdida de peso sin suficiente aporte de psiquiatras y psiquiatras clínicos, explica Tulu. Sin embargo, el trabajo llevado a cabo por este equipo difiere por el objetivo de incorporar herramientas clínicas.

"Este es realmente un proyecto interdisciplinario que supera los límites en la investigación de la obesidad".

Carolina Ruiz

"El uso de algoritmos de aprendizaje automático para descubrir patrones de comportamiento predictivos precisos", agrega Ruiz, "permite a nuestra aplicación ofrecer enfoques centrados en el usuario, basados ??en la evidencia y personalizados para evitar comer en exceso, lo que tendrá un impacto positivo en la lucha contra la obesidad.

Se espera que Ruiz y sus colegas realicen un estudio más extenso en 2018 e informen que la aplicación podría estar disponible para su lanzamiento para Android e iOS en 2019.