Para 2025, se crearán aproximadamente 463 exabytes de datos nuevos cada día en todo Internet, una cifra verdaderamente inimaginable. Estos datos provienen de elementos cotidianos como unos 300 mil millones de correos electrónicos o unos 95 millones de fotos compartidas. Estos elementos se comparten abiertamente con la intención de ser vistos. Sin embargo, la mayor parte de este diluvio de datos diario proviene de elementos subterráneos menos conocidos y más mundanos como metadatos, datos de ubicación, registros de interacción, historial de navegación archivado y más. Aunque parezcan poco interesantes, resulta que cuando se recopilan y analizan en masa a lo largo de un período de tiempo, pueden ser asombrosamente precisos al predecir los estados humanos, es decir:

• Saludable versus enfermo.

• Actividades generales.

• Dormir versus hacer ejercicio.

• Comportamiento futuro, como compras potenciales o votos electorales.

Como neurocientíficos, podemos aprovechar estos datos para aprender más sobre la mente humana. Después de todo, dilucidar factores en las bases de la actividad y/o el comportamiento humano constituye el núcleo de la investigación en neurociencia. Este artículo describe siete formas en las que la recopilación de datos remota está mejorando la investigación en neurobiología.

Los neurocientíficos han utilizado técnicas de recopilación de datos remota durante décadas. Lo que ha cambiado en los últimos años es:

• Qué tan lejano puede ser realmente lo "remoto".

• La cantidad de sujetos que pueden participar.

• El tipo de variables evaluadas que se pueden medir y procesar en un solo experimento.

La investigación no es la única aplicación para la recopilación y aplicación de datos remotos. Los avances recientes en los sistemas de realidad virtual (VR) han llevado el laboratorio a espacios virtuales. Por ejemplo, en el plano médico, estos avances en sistemas de realidad virtual para la investigación en neurociencia facilitan el acceso a cirugías remotas en todo el mundo. En este escenario, el casco de realidad virtual se queda con el equipo quirúrgico para que, cuando llegue el cirujano, este pueda ver la calidad de la transmisión de video casi en tiempo real proveniente del paciente a cientos de millas de distancia.

En situaciones menores, el uso del video por sí solo sería suficiente, pero con esta realidad aumentada, combinan video con retroalimentación háptica tanto en cirugías en vivo como en tareas quirúrgicas de educación o formación. Se podría decir que esto es similar a las vibraciones en un control de videojuegos, pero mucho más avanzado.

Como se destaca a continuación, existen varias razones (bueno, al menos siete) por las que un proceso médico, investigador o especialista en neuromarketing elegiría utilizar tecnologías modernas para recopilar, procesar y analizar datos globales recopilados de forma remota.

1. El confort y la comodidad del hogar

Los sujetos estresados generan datos con estrés.

Está bien reconocido que la exposición a factores estresantes antes de realizar una prueba de comportamiento puede modificar los datos recopilados posteriormente. Además, se ha demostrado repetidamente que, además de los efectos agudos, los estresores ambientales pueden tener efectos a largo plazo. La mayor esperanza de los científicos es mitigar tales variables externas, asumiendo que nunca se pueden eliminar por completo. Por lo tanto, si cada uno de los sujetos es tratado de manera idéntica, se verán expuestos por igual a todos los elementos.

Un ser humano evaluado en su propio hogar

Conducir al consultorio de un médico, preocuparse por los costos, un diagnóstico, encontrar el consultorio adecuado o si se estacionó en un lugar legal son factores estresantes muy reales. Sin embargo, supongamos que la recopilación de datos de investigación pudiera realizarse de manera que se eviten estos factores externos, como en la comodidad del propio hogar. En ese caso, el impacto de un viaje estresante no eclipsaría el enfoque del estudio.

Dicho esto, no es posible aislar o eliminar por completo los efectos de las fuerzas externas sobre los sujetos de investigación. El mejor enfoque para minimizar los factores de estrés es exponer a todos los sujetos a las mismas circunstancias usando equipos innovadores pero validados.

2. Fuerza mayor

Cuando ocurre un desastre imprevisto, se debe adaptar el comportamiento. Conozca el COVID-19.

Los últimos tres años han sido reveladores en todos los aspectos debido a la pandemia global de COVID-19. A veces, simplemente existen eventos o circunstancias extraordinarias que escapan al control de los investigadores. Estas circunstancias imprevistas nos obligan a adaptarnos a las nuevas limitaciones.

Determinar la campaña publicitaria más efectiva utilizando la mejor tecnología disponible es algo evidente para los capitalistas. Sin embargo, el hecho es que la calidad de los datos de un sujeto no depende de su proximidad al investigador. Por lo tanto, la tarea principal del investigador de recopilar datos de los sujetos debe adaptarse a las herramientas disponibles actualmente.

3. EverlyWell, Apple Watch y telecirugía

EverlyWell es un servicio de pruebas de laboratorio médico por correo que envía kits preempaquetados con instrucciones fáciles de entender para cuantificar variables en más de 30 pruebas de diagnóstico. El Apple Watch también ha sido noticia por sus notificaciones de irregularidades cardíacas y detección de caídas. Tanto para EverlyWell como para Apple, ha habido muy pocas dudas sobre la capacidad de sus productos para aportar valor con menos viajes y costos para el mercado de consumo.

Con productos de ese estilo, la sociedad parece haber aceptado y confiado en los datos biomédicos recopilados localmente, procesados de forma remota y presentados adecuadamente. Ya sea para la prevención de enfermedades, bienestar mental, combatir una enfermedad o mantener un cuerpo equilibrado, se desea obtener comentarios y esperar una recompensa cuando se logren los objetivos de salud. En las épocas oscuras antes de Internet, cuando las computadoras ocupaban salas enteras, medir y registrar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de aptitud física era una tarea totalmente analógica. Esa ya no es la situación actual. Como resultado, el movimiento del "yo cuantificado" madura rápidamente.

Los KPI monitoreados más habitualmente incluyen:

• Frecuencia cardíaca

• Presión arterial

• Peso

• Estatura

• Duración del sueño

• Patrones de movimiento

Todo lo cual se puede cuantificar fácilmente con el sensor adecuado y hardware básico. Es de conocimiento común que la neurociencia y muchas disciplinas biomédicas tienen problemas con el tamaño de las muestras. Al intentar resolver este problema, el mejor enfoque sería incorporar sujetos adicionales en lugar de capacitar al grupo más pequeño de sujetos seleccionados únicamente por su proximidad geográfica. Contando con el rango completo de KPI legibles a distancia, esta es una forma viable para que la investigación en neurociencia prospere y sobreviva.

4. Aumentar la inclusión y diversidad de los participantes

¿Quién es el grupo WEIRD y por qué sabemos tanto sobre ellos en particular?

“Los científicos del comportamiento publican rutinariamente afirmaciones generales sobre la psicología y el comportamiento humano en las principales revistas científicas del mundo basadas en muestras extraídas únicamente de sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas (WEIRD por sus siglas en inglés) ”.

Es un cliché común que la psicología sabe mucho sobre personas blancas, de edad universitaria y acomodadas, pero muy poco sobre los humanos en general.

¿Por qué?

Los experimentos psicológicos se realizan habitualmente en campus universitarios, y los criterios de inclusión de los sujetos no van mucho más allá de su proximidad y disponibilidad durante el día. Para llegar a conclusiones sobre la población en general, los grupos de muestra para los experimentos de psicología deben incluir a más personas de diversos orígenes. La clave de este problema radica en los equipos de recolección de datos remotos, especialmente los diseñados para que los utilicen los propios consumidores.

5. Reducción de costos a corto y largo plazo

Las plataformas en la nube modernas han hecho irrelevante la distancia física.

El uso de herramientas de recolección de datos remotos ahorra dinero en publicidad.

Las muestras aleatorias cuestan más que las muestras de conveniencia, por ejemplo, estudiantes universitarios, porque se debe hacer publicidad en la comunidad local para atraer sujetos de prueba. En pocas palabras, la publicidad cuesta dinero.

El uso de herramientas de recolección de datos remotos ahorra dinero en hardware de análisis neuronal e informática patentados.

A menudo, los laboratorios de investigación individuales deben pagar y mantener sus propios equipos informáticos, especialmente si se trata de hardware especializado para la recopilación de datos. Desde luego, con el paso del tiempo, la tecnología mejora. Mientras tanto, la actualización de la infraestructura representa un costo elevado. Por este motivo, el acceso a plataformas modernas en la nube y hardware de costo reducido puede atenuar el consumo de recursos en la investigación neurológica.

6. Cuantificar la fisiología y el comportamiento siempre ha sido algo "remoto"

La distancia entre el hardware de sensores y el software de procesamiento de datos resulta irrelevante.

Comprender, predecir y curar el comportamiento humano es el centro de la mayoría de las investigaciones académicas, especialmente de la neurociencia. Por lo general, la noción de "recopilación de datos sobre el comportamiento" genera imágenes de científicos con batas de laboratorio sospechosamente limpias observando a los sujetos de lejos con una tabla de apoyo y un cronómetro en mano mientras hacen anotaciones de vez en cuando.

Esta es una idea simple, pero está plagada de posibles fuentes de variaciones desconocidas que podrían influir en la actividad o el comportamiento de un sujeto. En los experimentos científicos, el objetivo consiste en eliminar la mayor parte posible de esta variación inexplicable. Esta práctica es fundamental para formular conclusiones basadas en evidencias sobre la causa cuando se observa un efecto determinado.

Cómo eliminar fuentes de error en la investigación neurocientífica

La búsqueda de formas para eliminar fuentes de error al cuantificar la fisiología y el comportamiento humanos es continua. En su nivel más básico, esto generalmente implica mejoras en el hardware que recopila datos de los sensores, para luego procesarse utilizando software analógico o digital a fin de identificar puntos de interés, tendencias o diferencias entre los participantes o en un mismo participante. La recopilación remota de datos es más potente de lo que se asume inicialmente y puede proporcionar conjuntos de datos diversos y relevantes que agregan poder predictivo al experimento.

7. El aprendizaje automático ofrece mejores datos

Datos + Metadatos + Aprendizaje automático (ML) = El modelo más completo de la actividad conductual.

Los modelos de inteligencia artificial sobre quién es usted, dónde está, qué ama y qué odia se utilizan a una escala que muchos desconocen. Afortunadamente, hay equipos comerciales para la recopilación de datos de neurociencia en nuestro mercado actual. Es probable que el uso que hacen de los datos y los metadatos de publicidad proporcione una comprensión del comportamiento mucho más completa de lo que se podría recopilar en entornos de laboratorio más estériles y aislados.

En esencia, los datos proporcionados (nombre, ubicación, cumpleaños) se fusionan con metadatos subterráneos (tiempo de navegación, sitio anterior, sitio de salida), lo que ha dado rienda suelta a técnicas de análisis completamente nuevas que resultan extremadamente útiles para medir y predecir el comportamiento humano.

¿Le gustaría saber más? Conozca Emotiv

Al destacar las técnicas anteriores, hemos demostrado que la recolección remota de datos no es algo nuevo y sigue mejorando la investigación neurocientífica a medida que los avances tecnológicos llegan al mercado. Teniendo en cuenta el ritmo al que la palabra "remoto" se expandió desde el otro lado del pasillo hacia el final de la calle, por todo el país y, ahora, alrededor del mundo, es fácil comprender los sentimientos de inquietud que albergan los investigadores tradicionales. Sin embargo, si consideramos la magnitud de las mejoras técnicas aplicadas al hardware de consumo y los logros monumentales en el procesamiento y análisis de datos basados en la nube, el término "remoto" se vuelve rápidamente irrelevante para describir cómo se recopilan los datos.

En resumen, los participantes pueden realizar la recopilación de datos en su hogar sin la supervisión directa del personal de investigación. Pueden recopilar esta información sobre su cerebro para uso personal, pero también tienen la opción de cargar su EEG o recopilar EEG específicamente para proyectos de investigación continuos más amplios.

Fundada en 2011, Emotiv es una empresa de bioinformática con sede en San Francisco cuya misión es avanzar en nuestra comprensión del cerebro humano utilizando hardware de electroencefalografía (EEG) personalizado, análisis y visualización. El enfoque de Emotiv para el estudio de EEG refleja con mayor precisión las condiciones del "mundo real", ya que los individuos sometidos a pruebas se encuentran en ubicaciones y entornos que reflejan mejor cómo viven sus vidas realmente.

Cascos de Emotiv

EMOTIV INSIGHT

Emotiv atiende a una amplia comunidad de usuarios, desde profesionales hasta personas que buscan, simplemente, aprender sobre sus cerebros. El casco EEG de 5 canales EMOTIV INSIGHT está diseñado para la interfaz cerebro-computadora (BCI). Insight combina un diseño elegante y fácil de configurar con una tecnología de sensores revolucionaria.

EMOTIV EPOC X y EPOC Flex

EMOTIV EPOC X y EPOC Flex ofrecen un sistema de EEG de 14 y 32 canales respectivamente. Diseñados para la investigación en neurociencia en cualquier entorno, los cascos EPOC son inalámbricos y cuentan con tecnología de sensores mejorada. Ambos cascos han sido validados por grupos de investigación independientes y se ha demostrado que proporcionan datos confiables de alta calidad para la investigación científica.

Una comparación completa de las capacidades técnicas de los sistemas EEG de Emotiv está disponible para su revisión.

Tecnología de Emotiv

Contamos con un conjunto de herramientas para respaldar cada paso de la investigación en neurociencia a lo largo del camino.

El software EmotivPRO permite a los usuarios procesar, analizar y visualizar los resultados de las pruebas. Los investigadores también pueden diseñar experimentos a nivel profesional en los que cualquier participante con un casco de Emotiv puede formar parte si cumple con los requerimientos del diseño experimental.

También se ofrece un kit de desarrollo de software (SDK) para Emotiv de modo que se puedan desarrollar aplicaciones personalizadas, interacciones o diseños experimentales sobre la marcha utilizando únicamente el casco y un teléfono inteligente.

A medida que aumenta el número de disciplinas y mercados comerciales que adoptan herramientas y metodologías de neurociencia, los sistemas de EEG de bajo costo y fáciles de usar de Emotiv se utilizan en:

• Investigación en neurociencia

• Iniciativas de marketing de salud y bienestar

• Industrias automotrices

• Neuromarketing

• Investigación del consumidor

• Educación

• Entornos de entretenimiento

Además, gracias a la calidad, precio y alcance de los envíos internacionales de los cascos de Emotiv, los investigadores pueden reclutar y registrar una gama diversa de participantes calificados. Debido a las métricas de control de calidad evaluadas por el software de procesamiento, los investigadores también pueden confiar en el proceso de recopilación de datos.