Un estudio pionero de 2021 demostró que los sensores de los teléfonos inteligentes (GPS y acelerómetro), combinados con la hora y el día de la semana, detectan episodios de intoxicación subjetiva por cannabis en jóvenes adultos con una precisión del 90%. La investigación, liderada por Sang Won Bae (Stevens Institute of Technology) y Tammy Chung (Rutgers University), se publicó en la revista Drug and Alcohol Dependence e involucró a 57 participantes de 18-25 años que consumían cannabis al menos dos veces por semana durante 30 días.
Ahora, un estudio más reciente publicado en 2025 en JMIR AI ha elevado significativamente esa capacidad. El equipo de investigadores integró datos de sensores de smartphones con información de wearables como Fitbit (ritmo cardíaco, movimiento y ruido ambiental). El modelo combinado “MobiFit”, basado en eXtreme Gradient Boosting y explicable con IA, alcanzó una precisión del 99% (AUC = 0.99) para detectar intoxicación aguda por marihuana en entornos reales. Entre los indicadores clave se encuentran: menor movimiento macro, frecuencia cardíaca mínima elevada e incremento en el ruido ambiental.
Estos avances abren la puerta a intervenciones “just-in-time” para reducir daños relacionados con el consumo, aunque todavía se trata de estudios de factibilidad y no de aplicaciones comerciales disponibles para el público. Los autores destacan la importancia de la privacidad, la validación en muestras más diversas y el desarrollo ético de estas tecnologías.
Fuentes:
• Bae et al. (2021). Drug and Alcohol Dependence.
• Bae et al. (2025). JMIR AI.
