Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

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Estiman cómo se propaga el SARS-CoV-2 entre las personas en función de si están vacunadas o no

Investigadores de la URV han desarrollado un modelo matemático más preciso a la hora de predecir qué impacto tienen las medidas profilácticas frente a una enfermedad infecciosa.

Desde la llegada de la pandemia por la COVID-19 la comunidad investigadora se ha volcado en comprender el funcionamiento del virus SARS-CoV-2 desde diferentes aspectos, como por ejemplo su transmisión y por qué ésta es más rápida o más lenta en función de los individuos implicados. Ante el reto de entender cómo se comportan y cómo se expanden las enfermedades infecciosas, y concretamente el coronavirus, Giulio Burgio, Benjamin Steinegger y Àlex Arenas, investigadores del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV, han trabajado en un modelo matemático destinado a estimar qué impacto puede tener en la propagación de un virus como COVID-19 la tasa de contacto entre vacunados y no vacunados.

Los contactos entre las personas no son aleatorios, sino que los individuos tienden a interactuar con otros que poseen características sociodemográficas y de comportamiento similares. Este fenómeno se conoce como homofilia, es decir: existen muchas similitudes entre individuos que interaccionan entre sí. Del mismo modo, también existe una correlación entre unas determinadas características individuales y unas actitudes respecto a la adopción de medidas profilácticas ante enfermedades infecciosas. Así, las medidas de protección que los individuos adoptan no siempre se distribuyen de forma homogénea entre la población, lo que acaba afectando a la capacidad de control sobre la propagación de las enfermedades.

Entre estas medidas de protección, las vacunas han sido históricamente una herramienta crucial. Pero la vacunación no se adopta de forma uniforme entre la población. Mientras que en algunos países el acceso a las vacunas está limitado por factores estructurales como la calidad de los servicios de salud o la falta de recursos, en otros lugares con rentas más altas los factores que actúan de barrera a una amplia cobertura de las vacunas son de carácter más individual, como la edad, el estatus socioeconómico, el nivel educativo o la etnia. Así pues, la opción de vacunarse o no hacerlo no se adopta de forma homogénea dentro de una misma población, y esto determina, en parte, cómo se propagan los virus. Un buen ejemplo de ello son los brotes recurrentes de sarampión en algunos países con un nivel de ingresos elevado, y se deben a los grupos contrarios a las vacunas. Para dar respuesta a estos brotes se han realizado varios estudios de modelización con el objetivo de analizar el impacto de la adopción homófila de vacunas en la dinámica de la enfermedad, o lo que es lo mismo: cómo la homofilia – la interacción con individuos de características similares- determina la vacunación y, por tanto, la propagación de las enfermedades.

Debido a la alta calidad de las vacunas contra el sarampión, estos modelos asumieron una eficacia de las vacunas de casi un 100% y demostraron que la adopción homófila aumenta siempre la tasa de ataque final de la epidemia. En cambio, las vacunas contra la gripe o contra las variantes del SARS-CoV-2 tienen una eficacia más baja, de entre el 20 y el 80%, lo que significa que necesitan otros modelos para analizar el impacto de la vacunación y la homofilia en la propagación de este virus.

Ante este contexto, los investigadores de la URV han demostrado que en una situación de eficacia imperfecta de vacunación (como es el caso que se vive con la pandemia) se dan tres tipos distintos de dinámicas de propagación: si aumenta la tasa de interacción entre personas vacunadas y no vacunadas se produce un cambio en la tasa de ataque final de la enfermedad, haciendo que ésta aumente o disminuya. Esta gradación proporciona una herramienta adicional para interpretar los datos epidemiológicos. Además, el modelo que han desarrollado no sólo sirve para prever el impacto de las vacunas, sino que puede aplicarse a la adopción de una amplia gama de medidas profilácticas, como el uso de mascarillas, distanciamiento social o seguimiento digital de contactos.

Los investigadores afirman que el modelo que han desarrollado es más realista, lo que hace que pueda ayudar a entender el impacto de medidas que cambien la estructura de contactos entre personas, y así implementarlas de la forma más adecuada al estado actual de una epidemia. Según apuntan, si no se tiene en cuenta la correlación entre interacciones sociales (homofilia) y comportamientos hacia la salud (vacunación, mascarilla, distanciamiento social y rastreo de contactos), se puede caer en el error de sobreestimar la efectividad de estas medidas.

Fuente: Universidad Rovira i Virgili

La Universidad de Cádiz participa en el primer estudio centrado en la evolución del coronavirus dentro de las publicaciones científicas

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Este mapeo se ha llevado a cabo sobre 12.571 publicaciones realizadas entre 1970 y 2020. En tan sólo cuatro meses han visto la luz 1.009 publicaciones, lo que ha marcado un pico histórico en este campo de investigación.

El investigador de la Universidad de Cádiz, Manuel Jesús Cobo, perteneciente al departamento de Ingeniería Informática, ha participado en el primer estudio bibliométrico realizado en torno a tipos y cepas de coronavirus. Es decir, ha colaborado en un análisis de la evolución de este virus a través de las publicaciones científicas, citas e impacto derivado de ellas que se ha llevado a cabo desde 1970 y el 18 de abril de 2020. Este mapeo se ha llevado a cabo sobre 12.571 publicaciones. En tan sólo cuatro meses han visto la luz 1.009 publicaciones, lo que ha marcado un pico histórico en este campo de investigación.

Para realizar este trabajo bibliométrico de la investigación sobre coronavirus en la literatura científica, haciendo hincapié en la enfermedad de Covid-19, se han utilizado como referencia las publicaciones de la colección básica de la Web of Science en los últimos 50 años. De esta forma, se han analizado 12.571 publicaciones aplicando técnicas bibliométricas avanzadas a través del software de análisis SciMAT. Así, esta investigación ha proporcionado un estudio conceptual completo de los principales tipos y cepas de coronavirus en esta literatura mediante la cuantificación de los principales indicadores de rendimiento bibliométrico, la identificación de los principales autores, organizaciones, países, fuentes y áreas de investigación, así como la evaluación del desarrollo de este campo. Además, se ha construido con ello un mapa científico para comprender la estructura intelectual correspondiente y las principales líneas de investigación que se relacionan con esta temática.

Es importante recordar que este estudio, en el que han participado también las universidades de Granada, Barcelona y Zacatecas (México), ha partido del hecho de que la producción científica sobre el coronavirus ha mostrado un fuerte crecimiento en múltiples disciplinas en los últimos meses. La crisis sanitaria provocada por el Covid-19 “ha desencadenado una reacción de la comunidad científica en la búsqueda de soluciones, lo que ha originado a su vez un crecimiento muy importante de la literatura científica centrada en este tema”, como explican los autores de este trabajo. Es más, “el carácter multidisciplinario de las investigaciones realizadas se puede observar en la variedad de campos que abarca, desde la medicina hasta las ciencias sociales, pasando por la informática y las tecnologías de la información para la detección de comportamientos, marcadores genéticos y patrones evolutivos. Por todo ello, las revistas científicas representan una de las principales fuentes de investigación, proyectos e información de valor añadido, algo que proporciona un nuevo punto de referencia para realizar investigaciones novedosas sobre Covid-19”, tal y como sostienen los autores de este análisis.

Entre las conclusiones obtenidas de este primer estudio bibliométrico sobre el coronavirus realizado desde la primera publicación que abordó este virus, en 1970, hasta hoy, se encuentra el hecho de que en el último año (2020) se produjeron 1.009 publicaciones (8,03% del total) en sólo cuatro meses, marcando con ello el pico histórico en este campo de investigación. Asimismo, se debe indicar que la investigación sobre el coronavirus incluye documentos de los que son coautores 35.359 investigadores de 462 organizaciones y 145 países diferentes. Las publicaciones analizadas han recibido más de 382.447 citaciones (incluidas las autocitas) según la Web of Science Core Collection.

Por otro lado, se ha constatado una correspondencia entre los autores más productivo y los más citado y se ha puesto de manifiesto que los países más productivos en este tipo de investigación son EE.UU., China, el Reino Unido, Alemania, los Países Bajos, Canadá, Japón, Francia, Corea del Sur, Italia y Taiwán.

Con todo ello, este trabajo de análisis centrado en la evolución del coronavirus dentro de las publicaciones científicas “ofrece un panorama visual de la evolución y estructura de este virus en los últimos 50 años y ha ayudado a identificar los temas que atraerán el interés de la comunidad científica en el futuro en torno al mismo, temáticas como su análisis genético, la neutralización de anticuerpos, su caracterización molecular, la proteinasa principal del coronavirus, la activación proteolítica, sus efectos sociales y económicos y nuevos métodos de investigación, entre otros”.

Fuente: Cádiz Noticias

Investigadores de la UPV diseñan un modelo de previsión para anticiparse a posibles rebrotes de Covid-19

UPV Valencia

El modelo de simulación se presenta como una «herramienta esencial para afrontar futuros rebrotes de la enfermedad y prever el estado de saturación del hospital derivado de los mismos»

Investigadores del Campus de Alcoy de la Universitat Politècnica de València (UPV) han colaborado en el diseño de un modelo previsión y de simulación con el objetivo de poder afrontar posibles rebrotes de la Covid-19.

Se trata de una herramienta que permite mejorar el flujo de pacientes y la calidad asistencial en el Departamento de Salud de Alcoy (Alicante) en la gestión de la crisis derivada de la pandemia del coronavirus.

El equipo de trabajo ha estado compuesto por el doctor Alejandro Rodríguez Villalobos (investigador del Instituto Universitario Mixto de Tecnología de Informática), el doctor Jesús Seguí Llinares (investigador del Instituto de Tecnología de Materiales, con experiencia en contratos de investigación previos con otras entidades sanitarias) y del doctor Vicente Diez Valdés (Departamento de Organización de Empresas de la UPV y ex director de Recursos Humanos del Hospital Universitario y Politécnico La Fe de Valencia), todos ellos investigadores del Campus de Alcoy, junto con el Grupo de investigación ROGLE del campus de Vera de la UPV, dirigido por José Pedro García Sabater.

El modelo de simulación se presenta como una «herramienta esencial para afrontar futuros rebrotes de la enfermedad y prever el estado de saturación del hospital derivado de los mismos», destacan fuentes de la institución académica a Europa Press.

En concreto, establece un cuadro de mando y control anticipado de los recursos hospitalarios necesarios: humanos, técnicos, de protección y de infraestructura derivadas de los nuevos ingresos, permitiendo así planificar, organizar y gestionar con antelación las necesidades de los servicios asistenciales, evitando su posible colapso.

«Se trata, por lo tanto, de anticiparse y proteger al sistema sanitario proporcionando una herramienta que sirva de apoyo en la toma de decisiones, en situaciones de gran variabilidad al equipo de gestión del hospital», apunta Francisca Sempere, investigadora del Campus de Alcoy de la UPV y coordinadora del proyecto.

Aprendizaje de Wuhan

Los datos de partida son las estimaciones de contagios que se determinan a partir de modelos de previsión desarrollados por el investigador Alejandro Rodríguez Villalobos. Son modelos matemáticos complejos de previsión construidos a partir del aprendizaje y del comportamiento de contagio y confinamiento observado desde el inicio de la pandemia en Wuhan (China).

Fuente: Levante EMV

 

Una ‘app’ con sello español para diferenciar el sonido de la «tos del coronavirus»

Grabar la tos con el micrófono del móvil y que éste reconozca, por su sonido, si es la típica del Covid-19. No es ficción. Es lo que hará la aplicación Coughvid, en la que trabaja el ingeniero informático gallego Tomás Teijeiro, con su grupo de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), en Suiza.

Teijeiro, que lleva dos años volcado en su investigación postdoctoral en Suiza, estudió Ingeniería Informática en la Universidad de Santiago de Compostela (USC) e hizo su doctorado en Ciencias de la Computación en el CiTIUS (Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligentes). Actualmente, su trabajo está relacionado con la aplicación de la inteligencia artificial en el área de la salud.

El objetivo de la aplicación es que sirva “como herramienta de screening, una etapa antes del diagnóstico en la cual, de forma simple, el paciente en su propio domicilio puede hacerse este test si se nota síntomas”, cuenta Tomás en una entrevista con Efe.

Tras grabar la tos con el micrófono de un smartphone y contestar a otras preguntas sobre su estado de salud, Coughvid le dirá al usuario si es necesario que se ponga en contacto con su médico para hacer una PCR y confirmar el diagnóstico.

Este proyecto, en el que trabajan también cinco estudiantes de doctorado, lo coordina el profesor español David Atienza, director del laboratorio.

La idea fue de una de las estudiantes, ya que su madre ejerce de médica en Estados Unidos y le comentó que los pacientes de Covid-19 tienen “una tos bastante distinta a la que se puede tener con catarros, gripes o alergias estacionales y que los médicos eran capaces de distinguirla bastante bien”, afirma Teijeiro.

A partir de ahí, comenzaron a buscar bibliografía y, tras consultarlo con distintos médicos, constataron que “la tos seca es un síntoma característico de la enfermedad”, por lo que prepararon una web para recoger grabaciones de todo el mundo e indagar así hasta qué punto serán capaces de diferenciar con exactitud el sonido de la tos del coronavirus.

Han recogido hasta el momento más de 16.000 muestras para realizar el análisis exploratorio de datos, pero saben que “solo por el sonido de la tos va a ser muy difícil” determinar si alguien padece la enfermedad.

Por ello, van a precisar sus pesquisas con un ensayo clínico en el que médicos recogerán grabaciones de pacientes que han sido diagnosticados con test PCR. “Tendremos información ya adquirida con una metodología más fiable”, detalla.

En cualquier caso, Coughvid, que será gratuita y estará disponible de forma global para Android e iOS, servirá “como herramienta para ayudar al paciente”.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) está interesada en incluir su test de análisis de la tos en una aplicación propia que está desarrollando para el control de la pandemia.

Asimismo, “puede ser útil para las autoridades”, apunta Teijeiro, ya que el proyecto recoge información de geolocalización, de forma opcional, que puede “ayudar a detectar nuevos brotes” e identificar “una zona geográfica determinada en la que varios pacientes, a priori, muestren un tipo de tos que es muy compatible con el coronavirus”.

Aunque en ningún caso pretenden realizar un diagnóstico, la iniciativa “se está desarrollando con el asesoramiento de personal médico y en colaboración con hospitales”.

“Todo lo que sea aumentar el conocimiento de la enfermedad nos va a ayudar de una forma u otra a controlar la pandemia”, reflexiona el investigador.

Fuente: Innovadores

Vuelta al trabajo más segura con una aplicación de móvil nacida en el seno de CiTIUS de USC

Tres investigadores del CiTIUS crearon hace 5 años una empresa, Situm, que ofrece servicios de geolocalización en interiores. Ahora adaptan el proyecto para que los trabajadores puedan estar protegidos contra el coronavirus.

Volver al trabajo presencial es ahora más seguro para algunos trabajadores gracias a una aplicación móvil. La desarrolla Situm (significa ubicación en latín), una empresa creada hace 5 años por tres investigadores, que ahora aprovecharon su servicio de localización y posicionamiento en interiores para smartphones para desarrollar una solución de cara al regreso de empleados a su puesto de trabajo, en lo que ya ha dado en llamar la “nueva normalidad”.

La solución que ofrecen ahora, para sedes de grandes empresas, administraciones públicas o grupos de edificios donde trabajen más de 1.000 personas, es una app que la compañía pondría a disposición de todos sus empleados para ofrecerles seguridad en su vuelta al trabajo en los tiempos del coronavirus, que cambiará nuestra manera de comportarnos y relacionarnos.

La aplicación, instalada en el teléfono móvil, va a estar calculando nuestra posición y viendo si tenemos compañeros cerca, de manera que si alguno de ellos no respeta la distancia de seguridad, o nosotros mismos, nos va a recordar que no se están cumpliendo el mandato de las autoridades sanitarias.

Otra de las funcionalidades, y con las nuevas normas de aforo limitado de salas, es advertir al nuevo que entra y a los que ya están que se está excediendo la capacidad máxima permitida. También puede, si un compañero fue detectado como covid-19 positivo o es sospechoso de serlo, analizar dónde ha estado esa persona y sobre todo con quién en los días precedentes. Con quién comió en la cafetería, con qué personas se reunió… en resumen, con cuántas personas compartió espacios en los últimos días para que puedan iniciar una cuarentena por si fue contagiado.

Pero este servicio puede ir más allá en estos momentos y es que en los grandes edificios o grupos de edificios (un ejemplo podría ser la sede central de la Xunta, en San Caetano o un hospital) puede guiar a las personas por los pasillos menos transitados para no tener que ir esquivándose mutuamente.

Víctor Álvarez, CEO de la empresa, una spin off del CiTIUS (Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes) de la USC, que tiene a Senén Barro como director científico, asegura que 12 grandes compañías se han interesado ya por esta solución. No quiere dar nombres, pero confirma que la mayoría de ellas están en el Ibex 35. Todas conocían su trabajo, aunque no fuesen clientes, y preguntaron, al hilo del servicio de geolocalización, si se podía desarrollar algo para la vuelta al trabajo. Precisamente estaban en el tema.

Al apuntarle que la sede de Inditex, una mezcla de oficinas y almacenes, PSA en Vigo o la misma Xunta podrían ser perfectas candidatas para esta aplicación, dice que sí pero ni siquiera revela si se interesaron por la aplicación.

Quizás sean ya más las interesadas porque esta semana ofrecieron una webinar (presentación on-line) a otras 50, procedentes de España, Latinoamérica y Oriente Medio.

Es evidente que para que la aplicación no tenga problemas de privacidad la empresa que la compra tiene la obligación de informar a todos los trabajadores de los datos que se están utilizando y cuál es la finalidad de esos datos. Puede que algún covid positivo no quiera que sus compañeros lo sepan. Situm le da las herramientas y la compradora tiene que cumplir con la ley de protección de datos.

Detrás de Situm están tres investigadores que se conocieron en el CiTIUS de la USC, vieron una oportunidad de negocio y decidieron montar la empresa. Ahora mismo dan trabajo a 35 personas en Santiago. Los fundadores son Víctor Álvarez (ingeniero informático por la USC), Adrián Canedo (ingeniero de telecomunicaciones por la UVigo) y Cristina Gamallo (ingeniera informática por la UDC).

Para esta app pensada para la vuelta al trabajo se apoyaron en la que ya ofrecen a más de 40 empresas que están ubicadas en España, Japón, Singapur o Estados Unidos, entre otros países. En Galicia, figura entre sus clientes el Centro Comercial Marineda City, en A Coruña, donde al descargar la aplicación, aparece un plano que te lleva a la tienda que tú quieras.

Y es que la tecnología de posicionamiento en interiores permite guiar al usuario en grandes edificios como aeropuertos y estaciones de tren o de autobús desde su posición hasta los principales puntos de interés, como chek-in, controles de seguridad o puertas de embarque, además de los servicios incluidos en su interior, como aseos, tiendas o restaurantes.

Tambén es útil en hospitales, permitiendo a pacientes y visitantes navegar en el interior de estos centros de salud a través de sus smarthpones para buscar consultas, salas de espera, tiendas, paradas de transporte público… De hecho, Situm está presente en hospitales públicos y privados de España, Turquía y Tailandia. En Galicia disponen de este servicio el Álvaro Cunqueiro, en Vigo, y el Lucus Augusti, en Lugo. Además, el hospital de Mersin en Turquía, o la Fundación Jiménez Díaz y otros hospitales de Quirónsalud en España.

Pero además de guía para visitantes, también tiene otra función. Ayuda a empresas con sedes grandes y complejas a mejorar la eficiencia de su gestión de personal, además de facilitar el día a día de sus trabajadores para localizar puntos de su interés, como dónde hay plazas libres en el parking o en el comedor, o dónde está determinada sala de reuniones.

También es operativo para un centro comercial o de oficinas que cuenta con muchos trabajadores de seguridad. Para la empresa es muy importante saber dónde están en cada momento por si hay una emergencia, como podría ser un robo, para enviar a los compañeros más cercanos como apoyo.

Los centros logísticos son, asimismo, buenos candidatos porque Situm ofrece datos en tiempo real de activos móviles con otros elementos (como carretillas y demás vehículos logísticos) en el interior de ambientes industriales, proporcionando información que permite la optimización del proceso logístico y del uso de estos vehículos.

PSA Group o Acciona son algunas de las empresas que figuran en la página web de la spin-off como clientes de la tecnología de localización en interiores para el seguimiento y la monitorización de vehículos industriales con el fin de optimizar sus flotas.

Fuente: El Correo Gallego

Jóvenes de un instituto de Estepona ponen sus ordenadores al servicio de la ciencia contra el coronavirus

Alumnos de un instituto de Estepona (Málaga) han puesto sus ordenadores al servicio de la ciencia a través de la iniciativa «Folding@home» y el proyecto de investigación sobre el coronavirus de la Universidad de Stanford, que envía archivos de datos a sus equipos para que hagan cálculos.

El procedimiento analiza proteínas para determinar su utilidad contra el coronavirus y enfermedades como el alzhéimer y los científicos basan sus cálculos en un modelaje o simulación de moléculas que interactúan con proteínas.

La iniciativa consiste en enviar tareas complejas a cientos de miles de ordenadores de usuarios en sus casas, desde donde -una vez han procesado las tareas- devuelven los resultados a los científicos de la universidad.

El profesor de Informática del Instituto Monterroso de Estepona, José Luis Usero, dispuso esta tarea a sus alumnos de segundo de bachillerato, con la que busca que se interesen por la ciencia al contribuir a ella a través de acciones así.

El ingeniero informático José Carlos Navarro ha explicado a Efe que esta iniciativa ayudó anteriormente a otros proyectos de investigación de distintas universidades, pero ahora concentran gran parte de su esfuerzo en la tarea que realiza la universidad californiana para encontrar una cura ante el coronavirus.

Este modelo de trabajo, que recibe la denominación de «informática distribuida», permite que un superordenador envíe paquetes de datos a equipos personales y, al instalar un programa que se ejecuta en segundo plano, éstos los procesan.

Navarro ha mencionado que esta idea ganó popularidad gracias a un llamamiento de la fabricante de tarjetas gráficas Nvidia que pidió a los videojugadores, cuyos equipos cuentan con gran potencia, que ejecutaran este programa para acelerar las investigaciones.

El profesor de Informática ha precisado a Efe que al conocer la iniciativa vio una oportunidad para que sus alumnos fueran conscientes de cómo colaborar a la investigación como un juego, tras lo que añade que, como son muchos, pueden «ayudar a luchar contra el coronavirus».

Presupuso que los alumnos tendrían durante gran parte del día su ordenador encendido y les encargó, a modo de tarea, esta acción que planea desarrollar también en el futuro.

Usero ha comentado que ganarse el interés de sus alumnos por la ciencia pasa por hacerles sentirse útiles, aunque sea a pequeña escala.

El docente pretende crear un equipo de procesamiento de datos con alumnos del centro educativo para competir con otros grupos al visionar los puntos que alcanzan entre todos los ordenadores que lo conformen.

Fuente: La Vanguardia

Inteligencia Artificial contra la COVID-19

Vicent Botti, catedrático e investigador de la Universitat Politècnica de València, describe las soluciones de la inteligencia artificial en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades como la COVID-19. 

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el éxito de la respuesta de la salud pública a una nueva infección depende de cuatro factores críticos: la comprensión de la transmisibilidad y las poblaciones de riesgo; el establecimiento de la historia natural de la infección, incluidos el período de incubación y la tasa de mortalidad; la identificación y caracterización del organismo causante; y la elaboración de modelos epidemiológicos para sugerir medidas eficaces de prevención y control. La inteligencia artificial (IA) puede proporcionar soluciones a cada uno de estos factores y ayudar a los trabajadores sanitarios, así como a los epidemiólogos y virólogos, en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades como el COVID-19. Dichas soluciones serían aplicables en tres estados: antes, durante y después de la epidemia.

Antes de manifestarse la epidemia. La IA puede detectar alertas tempranas de brotes de enfermedades epidémicas. En diciembre de 2019, el sistema BlueDot detectó que el coronavirus de Wuhan era una nueva cepa y de qué modo se iba a propagar por el mundo. BlueDot combina la experiencia médica y de salud pública con un avanzado análisis de datos y razonamiento automático para construir soluciones que anticipen los riesgos de enfermedades infecciosas. En 2014, BlueDot ya predijo con seis meses de antelación la llegada del virus Zika.

Después de manifestarse. La ciencia de datos, los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden ayudar a entender lo que ha sucedido y obtener modelos epidemiológicos que permitan definir estrategias eficaces de prevención y control que faciliten tomar las mejores decisiones. Para ello, se requieren datos de fuentes sanitarias, posiblemente los más importantes, pero también otros como los de movilidad de los teléfonos, consumo de energía de viviendas, acceso de ciudadanos a los bancos, uso del transporte público, etc. Esta ha sido una de las debilidades de nuestro sistema pues los datos que hubiesen sido útiles para que los investigadores de IA aportasen su granito de arena en esta lucha no han estado a su disposición. Esto nos tiene que hacer reflexionar para estar preparados ante situaciones similares y desarrollar un Sistema Público de Gestión de Datos adecuado.

Durante la epidemia. La IA puede ayudar en la prevención, diagnóstico y tratamiento del COVID-19. Alibaba ha desarrollado un sistema que puede detectar el coronavirus en tomografías computarizadas de pecho con una precisión del 96%. DeepMind ha compartido resultados de su IA que detallan la estructura de seis proteínas vinculadas al SARS-CoV-2, el coronavirus que causa el COVID-19. Podríamos seguir enumerando múltiples aplicaciones de la IA. Pero, en mi opinión, en esta etapa hay dos soluciones de IA que podrían tener especial impacto.

Una es utilizar métodos de optimización que permitan un uso eficiente de los recursos humanos y materiales disponibles. Esto permitiría asignar enfermos a los hospitales más adecuados, distribuir el material sanitario a los hospitales más necesitados en cada momento…

La segunda es emplear técnicas de IA para analizar el movimiento de personas en áreas geográficas a partir de información de operadores de telefonía móvil, pero no de forma agregada. Supongamos el caso de una persona que acude al hospital y da positivo; se le preguntará por las personas con las que ha estado en contacto, con quienes contactará la autoridad sanitaria para adoptar medidas de confinamiento o realizar tests de diagnóstico. Pero esta persona, los días anteriores, ha viajado en transporte público, ha ido a comprar, etc. y ha estado en contacto con otras personas. ¿Cómo identificarlas para advertirles y que puedan seguir estrategias de confinamiento o realizarles tests y así limitar la propagación del virus?

En mi opinión, lo que tendría mayor impacto es un sistema de IA capaz de predecir el riesgo de contagio (a través de la monitorización de los movimientos, proporcionados por la trazabilidad de sus móviles) de aquellas personas que hayan estado en contacto con una persona infectada. Para detectar a las personas bajo riesgo de contagio se requiere la utilización conjunta de datos de movilidad obtenidos de las operadoras de telefonía móvil y los obtenidos de forma colaborativa de los ciudadanos con una app para móviles. Un sistema así será útil tanto durante la emergencia como posteriormente, cuando se detecten casos de contagio y se pueda identificar rápidamente las personas bajo riesgo; esto disminuirá la propagación, adoptando estrategias de confinamiento o de realización de pruebas en personas clasificadas con riesgo alto. Este sistema y sus resultados deberán ser utilizados exclusivamente por la autoridad sanitaria competente.

Actualmente, disponemos de herramientas de análisis de redes sociales como U-Tool, que permitirían realizar la predicción de riesgo de contagio. Un sistema de este tipo, que dispone de forma anonimizada de la información de los desplazamientos de un móvil, despierta dudas sobre el incumplimiento de la Ley de Protección de Datos por el ‘control’, por parte de la administración o empresas, que puede suponer sobre los ciudadanos. Es evidente que hay que garantizar su privacidad. Pero, además, hay dictámenes que refrendan que, en situaciones como la actual, esto se puede instrumentar cumpliendo la ley y garantizando la privacidad. Por ello, adoptar una solución pragmática que se centre en lo que sea necesario para la salud pública es lo que procede en un momento tan critico como el que vivimos.

Fuente: Universitat Politècnica de València

«Makers» unidos contra el coronavirus: «Hay que proteger a las personas que cuidan de nosotros»

Makers | ABC

Ante la escasez de material sanitario para hacer frente al coronavirus, se cuentan por miles los ciudadanos que están intentando aportar su granito de arena en la protección y el apoyo a los que luchan contra el virus. Lo hacen de forma altruista, con ingenio y tecnología avanzada que, por suerte, ya está al alcance de muchos españoles.

Uno de los equipos que claman los sanitarios son los de protección, tales como pantallas protectoras o mascarillas. Y es que, según informó este lunes Fernando Simón, coordinador del Centro de Emergencias y Alertas Sanitarias, casi 4.000 profesionales del área de salud se han contagiado de coronavirus, el 12% del total de infectados en España.

Para evitar que el contagio de sanitarios siga ocurriendo, muchos ciudadanos están cosiendo e imprimiendo equipos de protección. Es el caso de Carlos Barrachina, un voluntario que lleva desde este domingo haciendo viseras con su impresora 3D para soportar las pantallas protectoras que usan los sanitarios. Lo hace en coordinación con el grupo de Coronavirus Makers de su ciudad, Guadalajara, de al menos 100 personas. «Todos estamos colaborando un poquito, hay que proteger a las personas que están cuidando de nosotros», señala. Lo que Barrachina, de 55 años, está fabricando es la estructura de plástico, que espera poder entregar a Sanidad este martes junto con las pantallas transparentes que ya ha pedido por Internet.

En Aragón, las necesidades y la demanda no distan mucho de las del resto de España, cuyos sanitarios piden constantemente protección. Allí, Jessica Redrado, ingeniera informática de 29 años, colabora como otros 660 aragoneses para hacer todas las viseras que sea posible. «No hemos tenido que gastar dinero, ya que estamos trabajando gracias a que varias empresas han hecho donaciones de material. Todo el mundo quiere colaborar. Es tremendo», reconoce. Algo parecido está haciendo Julio Estefanía, un ingeniero industrial jubilado de 68 años. En Vizcaya, provincia en la que reside, lo que por ahora se necesitan son viseras protectoras. No obstante, también ha probado a imprimir válvulas venturi -una pieza clave en los respiradores- «del mismo tipo que se están imprimiendo en Italia, donde se ha comprobado que funcionan», asegura.

A la iniciativa, además, se han sumado centros educativos como la Universidad Jaume I de Castellón o el Colegio Santísima Trinidad Plasencia, en Cáceres. Ambos han puesto a disposición de las autoridades equipos de impresión 3D. Son gestos con los que, sin duda, recordarán que ayudaron a avanzar en la batalla contra el coronavirus.

Fuente: ABC