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lunes 07 de diciembre de 2020, 12:46h

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Un equipo de estudiantes de Ingeniería Computacional y Matemática de la Universidad Rovira i Virgili, de Tarragona, ha creado una aplicación web que determina la vulnerabilidad de un individuo ante la infección por coronavirus a partir de un formulario sobre sus datos de salud.

La idea es la de construir una aplicación capaz de concienciar al usuario de la importancia de las medidas de prevención frente a la COVID-19 transmitiendo un mensaje impactante y contundente. A partir de algunos datos médicos del usuario, la aplicación es capaz de determinar si el usuario requeriría de asistencia en una UCI en caso de contagiarse y con qué probabilidad superaría la enfermedad.

COVIDpred

La aplicación la han denominado COVIDpred y les ha hecho ganar el primer premio de la competición universitaria Next Level Hackathon 2020, organizada por la empresa Viewnext en la que los participantes tenían que desarrollar una solución de ámbito social o medioambiental en menos de 48 horas utilizando la plataforma de tecnologías en la nube de IBM.

Como premio, los estudiantes ganadores, Aitor Arjona, Pablo Gimeno y German Eizaguirre, han recibido 500 euros cada uno y el compromiso de contratación por parte de Viewnext una vez terminen sus estudios.

La app COVIDpred también hace predicciones sobre la evolución de la pandemia en la comunidad autónoma del usuario. La aplicación utiliza técnicas estadísticas y de machine learning alojadas en diferentes servicios de la nube de IBM, que se actualizan con los datos públicos más recientes sobre la pandemia de manera periódica y automatizada. La premisa que tuvo en cuenta el equipo es que los enfermos de COVID-19 pueden dividirse en dos grupos muy claros en función de su sintomatología.

"En un futuro se podría utilizar, por ejemplo, para encontrar grupos de riesgo y priorizar su vacunación”

“Se nos ocurrió que, mediante técnicas de inteligencia artificial, podríamos clasificar pacientes de manera automática. Para ello elaboramos un sistema basado en IBM Cloud capaz de procesar Big Data de datos de pacientes de COVID-19 para entrenar un modelo capaz de clasificarlos”, explica Pablo Gimeno, uno de los creadores de la app ganadora. “Una vez implementado el prototipo vimos el potencial que podría tener en otras áreas más allá de la concienciación. En un futuro se podría utilizar, por ejemplo, para encontrar grupos de riesgo y priorizar su vacunación”, comenta Gimeno.

“En nuestro caso ha sido la primera experiencia con los servicios de IA de IBM Cloud y la verdad es que nos ha dejado muy satisfechos. Hemos utilizado IBM Watson Studio, un servicio PaaS que ofrece notebooks con las principales librerías de IA y ciencia de datos. Nos ha parecido que se acopla muy bien con el resto de servicios de IBM Cloud. Por ejemplo, su conexión con los servicios de almacenamiento remoto de IBM es muy intuitivo. Con la interfaz tan programática que ofrece te olvidas de todo el aprovisionamiento de sistemas distribuidos que suelen requerir las aplicaciones IA de este tipo”, señala Aitor Arjona, otro de los miembros del equipo. “Al final, programar un módulo de la aplicación en IBM Watson Studio, conectarlo con el resto de módulos y automatizarlo para ejecutarse periódicamente nos tomó menos de un día”, asegura Arjona.

"Programar un módulo de la aplicación en IBM Watson Studio, conectarlo con el resto de módulos y automatizarlo para ejecutarse periódicamente nos tomó menos de un día”

“Gracias a su escalabilidad y elasticidad, creemos que la utilidad de los servicios en la nube va más allá de las arquitecturas web orientadas al usuario. En nuestra opinión, deben verse como una herramienta científica de dominio general para el análisis de datos”, apunta el tercer miembro del equipo, Germán Telmo. “Por ejemplo, tiene un potencial remando en el campo de la salud, donde muchos científicos no provienen del ámbito informático, para realizar cálculos y procesamientos de datos en cientos de máquinas sin tener que comprar, montar y mantener la arquitectura”, concluye Telmo.

La competición Next Level Hackaton 2020 se celebró de manera virtual los días 17 y 18 de noviembre, participaron más de 70 estudiantes de grado y máster en equipos de entre 3 y 5 estudiantes.

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