Boletín N°208 - abril 2020
22/04/20
Inteligencia artificial para
detectar portadores de COVID-19
En los ambientes con mucho público, el
riesgo de contagio por COVID-19 es muy alto. Crédito de la imagen: Minsa-Perú / Flickr.
De un vistazo
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Sistema
mide a distancia temperatura corporal de personas en lugares con mucho público
·
Un
hospital de São Paulo, Brasil, ya lo está usando para detectar casos probables
de COVID-19
·
Además de
temperatura, puede generar valiosa información epidemiológica
Por: Rodrigo
de Oliveira Andrade
Investigadores de dos empresas brasileñas crearon un sistema
que mide a distancia la temperatura corporal de la gente en ambientes con mucho
público, tales como hospitales, fábricas o supermercados.
El sistema ayuda a detectar a quienes están con fiebre —uno
de los síntomas principales de quienes tienen COVID-19— para evitar que
contaminen a otros con el nuevo coronavirus
(Sars-CoV-2).
La tecnología, llamada Fevver, se
basa en sistemas de algoritmos e inteligencia
artificial conectados a una cámara, que captura imágenes de los rostros de
las personas y detecta la radiación de energía infrarroja al medir la
temperatura de las esquinas de sus ojos —donde se localizan los canales
lacrimales— y determina si tienen o no fiebre.
El sistema ya se está usando en el hospital Albert Einstein,
una instalación médica privada de São Paulo, el estado con el mayor número de
casos de COVID-19 en Brasil. Instalado en la recepción de la institución, la tecnología
captura y analiza el rostro de cada persona que ingresa. El algoritmo extrae
los puntos de las esquinas alrededor de sus ojos con alta precisión.
"Los conductos lacrimales son lugares ideales para evaluar
la temperatura corporal por termografía debido a que son estructuras sin
cobertura epidérmica, con humedad relativamente estable y vascularidad
cercana al cerebro, donde se realiza el control térmico del cuerpo", explica
Paulo Gurgel Pinheiro, CEO
de Hoobox Robotics, que,
junto con Radsquare, son las empresas que
desarrollaron la nueva tecnología de visión computarizada.
Si el sistema detecta que una persona tiene fiebre,
inmediatamente activa una cámara fotográfica que le toma una foto y envía una
notificación al personal de enfermería para que lo identifiquen fácilmente y lo
pongan en un ambiente separado.
Cuadro de datos
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"Ha demostrado ser una forma
efectiva de evaluar a las personas que llegan al hospital y dirigir a
quienes tienen fiebre y eventualmente COVID-19 a los espacios diseñados
para recibirlos".
Paulo Gurgel Pinheiro
- CEO de Hoobox Robotics.
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"Ha demostrado ser una forma efectiva de evaluar a las
personas que llegan al hospital y dirigir a quienes tienen fiebre y
eventualmente COVID-19 a los espacios diseñados para recibirlos", complementa Pinheiro.
Aunque prefirió no decir cuánto costó desarrollar la nueva
tecnología, puso énfasis en su importancia para aumentar la seguridad de otros
pacientes y del personal del hospital.
"Cualquier solución tecnológica que contribuya a mitigar los
efectos de la pandemia del nuevo coronavirus es bienvenida a estas alturas",
señala a SciDev.Net Marcus Lima,
investigador de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Campinas, uno de los centros más grandes de investigación
de Brasil en esta área.
Destaca que lo interesante de usar la visión computacional
en este caso particular es que se puede extraer más información que solo la
temperatura corporal de una persona.
"El sistema puede usar la imagen para estimar la edad, el
género, e incluso determinar si la persona está registrada en la base de datos
del hospital, generando información de gran valor para médicos e
investigadores, que sirvan para entender mejor la dinámica de la pandemia",
añade Lima, cofundador de Acta Visio, empresa creada en 2017 para desarrollar
soluciones basadas en visión por computadora.
Lima y su equipo están trabajando en el prototipo de un
sistema de procesamiento de imágenes llamado Asepguard,
que monitorea la higiene de manos de los profesionales de la salud. Ayuda a
reducir las infecciones de cualquier tipo, incluyendo las causadas por el nuevo
coronavirus, en los hospitales y proporciona datos cuantitativos que pueden
ayudar a los directivos del hospital a evaluar los procedimientos sanitarios.
Las primeras pruebas con Asepguard
se realizaron con buenos resultados el año pasado en el Hospital Docente Cajuru en Curitiba, Paraná, en alianza con la empresa de
gestión hospitalaria 2iM. Ahora los investigadores estudian cómo impulsar esta innovación.
De otro lado, a pesar de los beneficios que la nueva
tecnología desarrollada por Hoobox y Radsquare pueden ofrecer, hay cuestiones éticas que deben
considerarse.
Para Paulo Gardel Kurka, ingeniero
mecánico de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Campinas, una consideración muy importante tiene que ver
con la seguridad de la información recolectada.
"¿Quién tendrá la propiedad de la cara del paciente? ¿Para
qué más se usará la información sobre la salud, o la falta de
esta, de una persona? ¿Cómo proteger esta información de acciones criminales?
Estos temas son algunos de los grandes desafíos que involucra el rápido avance
de la revolución digital en el mundo", precisa.
Brasil, al igual que otros países en el mundo, no tiene una
legislación sobre el uso de la visión computacional o tecnologías similares, lo
que pone de relieve la pertinencia de estas interrogantes.
Los sistemas de visión computacional Fevver y Asepguard fueron
financiados por FAPESP, donante de SciDev.Net
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