Investigadores de la UPM trabajan con inteligencia artificial para prevenir el consumo de drogas
El control del consumo de drogas en los adolescentes continúa siendo un reto en nuestras sociedades. Para hacer frente a esta problemática se aplican estrategias de prevención cuyo objetivo es evitar o retrasar el consumo de drogas en adolescentes. El deporte puede ser un aliado para este fin. En los últimos años se han destinado muchos fondos públicos y privados a implementar programas sociales que utilicen el deporte para prevenir el consumo de drogas, sin embargo, la efectividad de estos programas todavía no está clara. Un equipo de investigadores de la Facultad de Ciencias de la Actividad Física y del Deporte (INEF) y de la ETS de Ingenieros Informáticos (ETSIINF) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), está adaptando un sistema de ayuda a la decisión que estará disponible en la web, basado en la Metodología de Análisis de Decisiones que facilitará el proceso de selección de programas de intervención para prevenir el consumo de drogas. ¿Por qué los programas con deporte no están obteniendo los resultados esperados? Según declara Marcos Asensio, miembro del equipo de investigación “uno de los motivos se encuentra en una visión “buenista” de la actividad físico-deportiva que entiende que la simple práctica deportiva protege frente al consumo de drogas como si de un “antídoto” o “vacuna” se tratase. Bajo esta visión se diseñan programas que, por confiar en exceso en el efecto protector de la práctica deportiva, descuidan otros aspectos cruciales para el éxito del proyecto”. Los organismos públicos y privados que apoyan económicamente este tipo de intervenciones se enfrentan así a un gran reto: identificar los mejores programas de prevención que concurren a una convocatoria. La herramienta que están desarrollando los investigadores de la UPM Marcos Asensio, Pedro Jiménez, Antonio Jiménez y Alberto Gómez, del Grupo Español de Decisión Multicriterio (GEDM), aborda diferentes variables para evaluar los programas, como la metodología (fundamentación, objetivos, sesiones de intervención, metodología de evaluación, difusión), la experiencia previa de las entidades participantes, las instalaciones que se utilizarán, los miembros del personal o la coherencia del presupuesto, entre otras. Para el diseño de la herramienta se está colaborando con expertos a nivel nacional en actividad físico-deportiva, prevención del consumo de drogas y diseño de programas sociales para incluir su visión, experiencia y conocimientos. También los expertos, mediante una cuantificación de preferencias, ayudarán a determinar la importancia relativa que tienen las variables anteriormente mencionadas. Con esta herramienta software cualquier organismo o institución no sólo podrá determinar la calidad de cada uno de los programas que se presentan a sus convocatorias, también podrán emitir un informe detallado de resultados que incluya puntuaciones globales y/o por apartados, facilitando conocer los puntos fuertes y débiles de cada programa. Esta propuesta permitirá así asegurar tanto la inversión económica como aumentar las garantías de éxito de los programas. “Esperamos que esta herramienta esté lista para el año 2025”, concluyen los investigadores. Marcos Asensio Hernández, es estudiante del Programa de Doctorado en Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, en el área de conocimiento de Ciencias. Ha sido finalista del concurso “Tesis en tres minutos” de la UPM y ha recibido un accésit en la fase regional del dicho concurso. Fuente: [2024-22-julio]. UPM. Inteligencia artificial y deporte unidos frente al consumo de drogas. https://www.upm.es/UPM/SalaPrensa/Noticias?id=CON13390&fmt=detail&prefmt=articulo