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viernes, 10 de julio 2020
10/07/2020
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Datos que suman para combatir el Covid-19

El ciclo de conferencias en Métodos Cuantitativos, continúa apostando por la información como el activo más valioso para combatir el Covid-19.

 

Por: Lourdes Cruz Cárdenas -Facultad de Ciencias Económicas-

Con el ciclo de conferencias en Métodos Cuantitativos, el Departamento de Estadística y Matemáticas de la Facultad de Ciencias Económicas –FCE– de la Universidad de Antioquia, presentó la charla, Datos que suman para combatir el Covid-19, donde los expertos Sharon Camacho y Juan David Botero de la compañía SUMMAN S.A.S, compartieron con la audiencia varias iniciativas en desarrollo para aportar a combatir el Covid-19 a través de la analítica de datos.

El encuentro virtual fue moderado por Camilo Restrepo Estrada, profesor y coordinador de la Maestría en Métodos Cuantitativos para Economía y Finanzas de la FCE, con el fin de dar a conocer las temáticas y enfoques que brinda la maestría basada en el análisis de información y datos para enfrentar los retos de la sociedad. 

coronavirusUno de los retos que enfrenta hoy el mundo, es el seguimiento y control del Covid-19, que obliga a los gobiernos y sus entidades de salud a reaccionar oportunamente para proteger la vida y evitar que el sistema sanitario colapse. Por esta razón, las iniciativas que estos dos expertos en analítica de datos vienen desarrollando, tienen como propósito poner el conocimiento al servicio de los demás, resolver necesidades actuales y aportar a construcciones colectivas que apoyen la toma de decisiones.

En principio, la ingeniera administradora de la Universidad Nacional sede Medellín, Sharon Camacho, quien además es cofundadora de Data Science Fem, una comunidad de mujeres en la ciencia de los datos que busca incentivar el aprendizaje en este campo; presentó al público un tablero interactivo para monitorear el Covid-19 mediante los datos proporcionados por el Instituto Nacional de Salud. 

El tablero brinda una visión general de cómo se comporta el coronavirus en Colombia y a nivel mundial con relación a casos activos, recuperados y fallecidos, así como; el comportamiento de las Unidades de Cuidados Intensivos, la tendencia y el histórico de los casos confirmados y diarios.

Adicional, expresó Camacho, esta plataforma “muestra una serie de reportes que permiten por medio de clics, personalizar las visualizaciones al nivel de detalle que sea necesario”, entre ellos: municipios con mayor concentración del virus en el país, género, edad y el comparativo entre ciudades para conocer cómo actúa la enfermedad. 

En ese sentido, la herramienta permite desagregar la información a tal punto que, aquellas empresas que movilizan sus empleados por distintas zonas, por ejemplo, puedan saber dónde están los focos de contagio. Asimismo, en cuestión de hospitales, los proveedores pueden saber, a partir del comportamiento de los casos detectados, si es necesario aumentar la producción o dar una respuesta más rápida a la demanda de los centros de salud por suministros u otro tipo elementos.

Ahora bien, las siguientes iniciativas presentadas por Juan David Botero, doctor en física de la Universidad de Antioquia, experto en sistemas complejos y científico de datos en SUMMAN, tienen que ver con el uso de redes neuronales o deep learning para el procesamiento de imágenes y el monitoreo en tiempo real del uso del tapabocas. 

Este tipo de algoritmos, permite identificar objetos en diferentes imágenes con una alta precisión y emular de manera muy abstracta, qué sucede en una red neuronal biológica. Así que, el científico explicó cómo a través de imágenes diagnósticas de tórax (rayos X) o tomografías computacionales, podría detectarse el Covid-19.

De esta manera, sostuvo Botero, se puede identificar a nivel médico, ciertas estructuras u opacidades que puedan tener los pulmones de una persona con o sin Covid-19 y con el apoyo de un profesional en radiología y un entrenamiento previo en estas particularidades, poder determinar si se tiene o no el virus.

La propuesta, señaló Botero, es automatizar todo este proceso, es decir, “la imagen diagnostica es procesada por un algoritmo de visión computacional que cuenta con deep learning, el cual entrega un resultado de la probabilidad para indicar si el paciente es positivo o no para la enfermedad”.

medicoLa necesidad de contar con otro tipo de pruebas para detectar el Covid-19, se debe a que las pruebas RT-PCR son limitadas en Colombia, además, dijo Botero, toman mucho tiempo, “entre 10 y 15 días desde que se toma la prueba hasta la entrega del resultado y el procedimiento es desgastante”. De igual manera, indicó que las pruebas son costosas, alrededor de $400.000 por prueba y el reactivo que permite realizar la prueba es escaso.

Pero aclaró, “la propuesta no busca reemplazar las pruebas PCR, sino integrar una metodología de pruebas que también puedan ser rápidas y permitan clasificar a qué personas en específico se puede hacer la prueba definitoria”, de modo que, se tomen mejores decisiones y se logre ahorrar en costos de operación. 

Entretanto, con el propósito de reiniciar labores bajo las medidas de bioseguridad requeridas, Botero se refirió al algoritmo que están desarrollando para el monitoreo en tiempo real del uso de tapabocas y comprobar que una persona que se encuentre en una empresa o en el sistema de transporte público, esté siguiendo los protocolos de bioseguridad.

Este elemento se ha convertido en parte fundamental dentro de las medidas exigidas por las diferentes organizaciones a nivel mundial para prevenir y contener el virus y en tal sentido, los expertos desarrollaron una aplicación que permite analizar video y saber cuándo una persona tiene o no puesto el tapabocas.

Así lo explicó Botero, “se realiza a través de la detección de objetos dentro de una imagen, en este caso el rostro, y cuando el algoritmo no detecta los landmarks o puntos de referencia del rostro como, boca, nariz o mentón; quiere decir que la persona tiene el tapabocas puesto”. El proceso surge de una metodología de aplicación llamada Transfer Learning, la cual, reduce los tiempos de entrenamiento del modelo al tiempo que permite ser más específico en el tipo de objetos que identifica.

Finalmente, resaltaron los expertos, todas las propuestas requieren acceder a más datos disponibles, pues esto permite ganar tiempo para responder a la situación y proponer soluciones, considerando que la visión computacional puede ayudar a enfrentar esta crisis.  

Imágenes tomadas de: https://www.pexels.com/es-es/

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