Mateo Ramos Merino, Juan Manuel Santos Gago e Luis Álvarez Sabucedo, investigadores de atlanTTIc. Foto: Duvi.
Mateo Ramos Merino, Juan Manuel Santos Gago e Luis Álvarez Sabucedo, investigadores de atlanTTIc. Foto: Duvi.

Un algoritmo creado en Vigo para lavar ben as mans e evitar infeccións

Investigadores de atlanTTIc desenvolven unha ferramenta telemática para avaliar esta tarefa en función das recomendacións da OMS

O 15 de outubro celébrase o Día Mundial do Lavado de Mans, unha data que este ano cobra especial relevancia debido á crise sanitaria da Covid-19, e que pon de manifesto a eficacia desta medida hixiénica para protexerse do coronavirus, sempre e cando se realice de acordo ás pautas indicadas pola comunidade médica. Precisamente, conscientes da importancia desta simple acción, os investigadores Juan Manuel Santos Gago, Luis Álvarez Sabucedo e Mateo Ramos, do Grupo de Enxeñaría de Sistemas Telemáticos –GIST– do centro de investigación atlanTTic, acaban de poñer en marcha un proxecto que busca desenvolver unha solución tecnolóxica que ofreza soporte á aprendizaxe do proceso de lavado de mans, atendendo ás recomendacións da Organización Mundial da Saúde (OMS).

Trátase dunha nova liña de investigación que forma parte dun proxecto financiado polo Ministerio de Economía activo desde finais de 2016 e que se enmarca fundamentalmente no dominio da aprendizaxe electrónica ou e-learning e, en concreto, no ámbito da aprendizaxe autorregulada. Tal e como explican os seus responsables, a investigación baséase nestas técnicas para desenvolver unha aplicación para smartwatch ou móbil capaz de identificar cando o usuario realizou un lavado de mans correcto e efectivo, sempre en base aos datos que xera o propio dispositivo dixital.

Un “detector” de lavado de mans

Na actualidade xa existen dispositivos que permiten levar a conta dos lavados de mans ou apps para medir canto tempo se lle dedica a esta tarefa, pero a detección automática do lavado de mans é un campo que aínda está nunha fase moi incipiente de desenvolvemento. O proxecto dos investigadores de atlanTTic avanza neste camiño baseándose na recolección de datos que se xeran nos diferentes sensores que inclúen os reloxos intelixentes ou smartwatch. “Témonos limitado ao uso do acelerómetro e do xiróscopo, que son os sensores máis comúns e consideramos que poden ser suficientes para o noso propósito”, explica Juan Manuel Santos. Os datos recollidos transmitiranse despois ao móbil da persoa usuaria e alí serán procesados por un algoritmo de clasificación que determina cando se produce un lavado de mans, e se este atende ou non ás recomendacións da OMS.

Os sensores dos reloxos intelixentes envían os datos a unha app para ser analizados por un algoritmo de clasificación. Foto: Duvi.
Os sensores dos reloxos intelixentes envían os datos a unha app para ser analizados por un algoritmo de clasificación. Foto: Duvi.

Tras levar a cabo diversos estudos de campo coa colaboración de alumnado da Escola de Enxeñaría de Telecomunicación, a crise sanitaria da Covid-19 obrigou ao equipo de investigación a interromper este tipo traballos e adaptar as probas a un grupo de persoas máis reducido, aínda que agardan poder retomar os estudos ordinarios de campo nun futuro próximo cando a evolución da pandemia o permita.

Actualmente, a investigación atópanse na fase de desenvolvemento do algoritmo, na cal os usuarios “piloto” dispoñen dunha app no seu smartwatch e outra no móbil para que “apunten” cando se lavan as mans, distinguindo dous tipos de lavado: o lavado libre e o lavado normativo, que sería o recomendado pola OMS. Os datos que se xeran no reloxo e na app do móbil transmítense a un servidor analítico e serven como base para o adestramento de clasificadores fundamentados en técnicas de machine learning. Para conseguir un clasificador adecuado estase a probar con centos de configuracións nas que se testan diferentes parámetros extraídos dos datos (tanto do dominio do tempo como da frecuencia), diferentes tipos de clasificadores (variantes de tipo regresor loxístico, Random Forest, Support Vector Machine, Redes Neuronais Artificiais), e diferentes hiperparámetros de configuración destes clasificadores (diferentes kernels, distintos números de capas e de nodos nas redes neuronais).

A hixiene de mans é básica para evitar moitas enfermidades causadas por xermes e previr a propagación de enfermidades infecciosas, por iso, os investigadores consideran que unha ferramenta como a que están a desenvolver, que axude a corrixir erros á hora de lavar as mans e que advirta de deficiencias cando se produzan, pode contribuír a reducir o impacto na sociedade destas enfermidades. Ademais, como recalca Santos, podería ser moi útil para estudar este mesmo comportamento en diferentes colectivos e poderíanse obter estatísticas moi interesantes a nivel global, axudando a comprender mellor os costumes da poboación en canto ao lavado de mans.


Podes consultar a noticia do DUVI nesta ligazón.

DEIXAR UNHA RESPOSTA

Please enter your comment!
POLÍTICA DE COMENTARIOS:

GCiencia non publicará comentarios ofensivos, que non sexan respectuosos ou que conteñan expresións discriminatorias, difamatorias ou contrarias á lexislación vixente.

GCiencia no publicará comentarios ofensivos, que no sean respetuosos o que contentan expresiones discriminatorias, difamatorias o contrarias a la ley existente.

Please enter your name here

Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.