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TELETEST: monitorización in-situ de parámetros críticos de salud

IBON OLEAGORDIA. Investigador en DeustoTech y profesor del Departamento de Telecomunicaciones

Se ha constatado que la población ha prolongado notablemente su esperanza de vida en las últimas décadas y ha experimentado un cambio notable en los estilos de vida. Una consecuencia de este hecho es que la prevalencia de personas que padecen enfermedades crónicas va en aumento, siendo la gran mayoría de los pacientes en nuestro sistema sanitario pacientes crónicos, afectados por una o
más patologías. A su vez, el incremento de la incidencia de muchos tumores malignos y la mejor supervivencia de los enfermos de cáncer debido a los avances diagnósticos y terapéuticos, han supuesto un aumento significativo del número de pacientes de cáncer y por lo tanto de pacientes que se van a comportar como enfermos crónicos.

Entre las consecuencias que trae aparejada este aumento de los enfermos crónicos, es la necesidad de realizar un seguimiento de los parámetros críticos para su patología. Esto obliga a los pacientes a desplazarse con una determinada frecuencia hasta su centro hospitalario o ambulatorio para realizar los análisis
necesarios. Y en los casos más graves, a ser hospitalizados para mantener un control de sus parámetros críticos.

«La nueva herramienta de diagnóstico se basa en técnicas
inmunocromatográficas de detección»

El proyecto TELETEST «Desarrollo de un dispositivo de análisis  telemático para biomarcadores de salud» pretende desarrollar un  nuevo dispositivo portátil para monitorizar in-situ parámetros  críticos de salud.

Dispositivo hardware que realiza el envío de la medida de PCT del paciente
Dispositivo hardware que realiza el envío de la medida de PCT del paciente

El usuario puede realizar una medición en sangre u orina en su  omicilio y los clínicos podrán disponer, al instante, por vía telemática del resultado del análisis. El dispositivo de telemedicina que se desarrollará supondrá un especial beneficio para los  enfermos crónicos que requieren de un seguimiento rutinario de parámetros.
Los métodos tradicionales de diagnostico se realizan  en las instalaciones especializadas (laboratorios) del centro sanitario. Por lo que, en muchos casos, no son tecnologías viables para desarrollar nuevos métodos de análisis para aplicación en telemedicina.

La nueva herramienta de diagnóstico se basa en técnicas inmunocromatográficas de detección. La mayoría de las tiras inmunocromatográficas actualmente disponibles en el mercado solo permiten obtener resultados cualitativos (positivo/negativo, ausencia/presencia). Pero el mercado del diagnostico in-vitro necesita cada vez más de resultados cuantitativos para determinados parámetros de salud. Unos de los principales objetivos tecnológicos del proyecto hasido desarrollar una nueva clase de test inmunocromatográficos cuantitativos basados en microesferas fluorescentes.

«Con este sistema se evita que los pacientes tengan que acudir
necesariamente al laboratorio»

En concreto, el dispositivo desarrollado se aplicará a la  cuantificación en sangre de la procalcitonina (PCT). El contenido de procalcitonina en sangre se correlaciona con la severidad del proceso inflamatorio y proporciona información sobre la posibilidad de progresión o regresión de una infección. Una causa frecuente de complicación en los pacientes es la aparición de fiebre y es fundamental averiguar que la produce. Se trata de que pacientes en tratamiento oncológico permanezcan hospitalizados el menor tiempo posible. La hospitalización conlleva una serie de perjuicios al paciente que se deben tratar, dentro de unos límites, de minimizar. El paciente dentro de un hospital está expuesto a una serie de inconvenientes o complicaciones como son la desnutrición o las infecciones nosocomiales, por lo que disponer de una herramienta que nos ayude a disminuir los días de estancia no sólo redunda en la calidad de vida del paciente sino en las arcas hospitalarias.
Los resultados del test se envían de forma telemática al sistema sanitario sin que el paciente conozca el resultado, para evitar el autodiagnostico del paciente. Estos resultados son recibidos vía web y son almacenados en las bases de datos de los centros sanitarios, reduciendo los tiempos para la toma de decisiones y permitiendo una actuación médica más rápida. De esta manera, el nuevo dispositivo optimiza la monitorización de pacientes. A su vez, mejora
la calidad de vida de los pacientes, reduciendo la necesidad de acudir a centros hospitalarios o ambulatorios. TELETEST cuenta con financiación del Gobierno Vasco dentro del programa GAITEK, para el bienio 2012-2014. Las entidades participantes en dicho proyecto son: Onkologikoa, IKERLAT Polymers, Kernet, Enkoa, Gaiker-IK4 y el equipo Deustotech-Life.

DeustoTech Internet: comprometidos con la gestión, visualización y análisis de datos abiertos

UNAI AGUILERA  unai.aguilera@deusto.es   @unaguil

AITOR ALMEIDA  aitor.almeida@deusto.es  @aialmeida

PABLO ORDUÑA

ÓSCAR PEÑA

DIEGO LÓPEZ DE IPIÑA     dipina@deusto.es   http://paginaspersonales.deusto.es/dipina/

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Información demográfica de quiénes realizan pagos en un código postal

Investigadores de DeustoTech Internet

DeustoTech-INTERNET lleva desde su comienzo, hace 8 años bajo el nombre de MORELab, trabajando en la aplicación de formatos abiertos y tecnologías semánticas a la resolución de problemas. La experiencia obtenida durante estos años ha permitido adquirir al grupo un amplio conocimiento en la gestión de datos semánticos y enlazados y ha suscitado un interés dentro del mismo sobre el impacto que estas tecnologías pueden tener en distintos ámbitos sociales. A continuación se presenta un resumen de las distintas actividades relacionadas con la gestión, visualización y análisis de datos que el grupo ha desarrollado en los últimos años, las cuales integran aspectos tecnológicos, sociales y políticos con el denominador común de la transparencia y el acceso abierto a datos.

Intellidata

Intellidata es una aplicación web que permite visualizar datos de pagos con tarjetas en las provincias de Madrid y Barcelona.  Sabiendo de dónde proviene la persona que realiza el pago, así como en qué lleva a cabo el gasto (bares y restaurantes, compra, moda), e información básica (edad, género), la aplicación visualiza red social de consumidores, demografía y conducta en código postal o mapas de calor de pagos.
Pág. del proyecto: http://apps.morelab.deusto.es/intellidata/

Electoras y elegidas

Electoras y elegidas es un análisis de la campaña electoral de las elecciones europeas de Mayo 2014 desde una perspectiva de género llevado a cabo con Ángela Paloma Martín. Para ello, se ha desarrollado una aplicación web que muestra proporciones y comparativas de opinión (CIS) con las elecciones de 2009.
Pág. del proyecto: http://apps.morelab.deusto.es/euwomen/

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DBpedia en Euskera

La DBPedia es un recurso que permite acceder a la información contenida en la Wikipedia en un formato estructurado y que pueda ser accedido por aplicaciones de forma automática, de acuerdo con el paradigma de la Web Semántica. Es un proyecto sin ánimo de lucro en el que colaboran distintas organizaciones centradas en mejorar y mantener la estructura existente para cada uno de los idiomas en los que está disponible. Actualmente, el grupo DeustoTech-INTERNET es el responsable de mantener el capítulo ofi cial en euskera de la DBPedia, reconocido por la fundación DBPedia como capítulo ofi cial, implicando tareas como la extracción de datos desde la Wikipedia, la gestión del servidor y la adecuación de los diferentes extractores para su compatibilidad con el idioma.
Pág. del proyecto: http://eu.dbpedia.org

Análisis de la campaña de las elecciones europeas en Twitter

El análisis de la campaña electoral en Twitter durante las
elecciones europeas del 2014 surgió como una colaboración
entre DeustoTech-INTERNET y el Regional Manifestos
Project, liderado por Braulio Gómez. urante toda la campaña
electoral se analizó la actividad de los diferentes partidos
políticos y candidatos europeos en Twitter, aplicando técnicas
de Social Network Analysis. Este análisis sirvió como
soporte a un blog temático en el diario on-line infoLibre.
Pág. del proyecto: http://apps.morelab.deusto.es/eu_elections

Teseo

Teseo es el repositorio ofi cial de las tesis doctorales realizadas
en España desde 1977. Aunque Teseo permite acceder
a estos datos mediante su web, no proporciona ningún
tipo de interfaz programática (API) para tratarlos directamente.
Como parte del Open Data Day 2014 el grupo
DeustoTech-INTERNET creó una herramienta que permitiese
extraer los datos de Teseo y estructurarlos como Linked
Open Data. Además se ha realizado un proceso de análisis
de datos, creando una serie de visualizaciones que ayudan
a comprender la evolución de los doctorados en España.
Pág. del proyecto: http://apps.morelab.deusto.es/teseo

 

Laboratorios Remotos de mañana, hoy: el proyecto Go-Lab

PABLO ORDUÑA. Investigador de DeustoTech Internet
IRATXE MENTXAKA. Investigadora de DeustoTech Learning

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Go Lab (Global Online Science Labs for Inquiry Learning at School) es un ambicioso proyecto europeo que tiene por objetivo motivar a  estudiantes de colegios a estudiar carreras científico tecnológicas mediante el uso de laboratorios remotos y virtuales.

Un laboratorio remoto es un sistema software y hardware en el que un estudiante puede acceder a un laboratorio real, físico, con equipamiento existente, que está situado en alguna universidad o centro remoto, y puede interactuar con él como si estuviese delante.
Un laboratorio virtual es esencialmente un simulador.
En el proyecto participan 19 socios, incluyendo entre otros a la Agencia Espacial Europea o el CERN, con una financiación total de 10 millones de euros, y debe para el año 2016 tener una experiencia con más de 1.000 colegios en la Unión Europea.

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En DeustoTech, el proyecto lo llevan a cabo las unidades Internet (para la parte tecnológica, Pablo Orduña —director de Go-Lab en DeustoTech Internet— y Luis Rodríguez) y Learning (para las partes de comunidad y pedagógica, Olga Dziabenko —directora de Go-Lab en DeustoTech Learning—, Javier García Zubia e Iratxe Mentxaka).
En la parte tecnológica, DeustoTech lidera el desarrollo de dos herramientas clave en el proyecto:

  • El Smart Gateway, que permite que laboratorios internos y externos al proyecto puedan ser utilizados en el marco del proyecto a través del Go-Lab Portal. Para ello, se está utilizando una herramienta open source liderada por DeustoTech – Internet, gateway4labs, en cuyo desarrollo han participado investigadores del Massachusetts Intitute of Technology (EE.UU.), EAFIT (Colombia), así como socios del proyecto (UNED, Madrid, CUAS, Austria), y se está trabajando con universidades de diferentes puntos del planeta (Brasil, República Checa, Australia) para integrar laboratorios existentes en el proyecto.
  • El App Composer, que permite a profesores de colegios traducir aplicaciones utilizadas en el marco del proyecto a los diferentes idiomas, así como adaptar algunas aplicaciones a campos concretos (física, medio ambiente, etc). De esta manera, los proveedores de aplicaciones, siguiendo las guías estándar de internacionalización de la tecnología que se usa en el proyecto (OpenSocial, la misma que se utilizaba en iGoogle), hará que su aplicación sea automáticamente traducible por los profesores para cada idioma. Y los desarrolladores de aplicaciones podrán seguir otras guías propias del proyecto para que su aplicación pueda ser configurada de forma diferente por los profesores de cada colegio para dar la clase adaptada a sus necesidades.

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DeustoTech Learning, el grupo de investigación en tecnología educativa de la Facultad de Ingeniería de Deusto está participando también en este ambicioso proyecto. Desde DeustoTech Learning se colabora en el diseño de las ILS o Inquiry Learning Space, que se trata fundamentalmente de los escenarios de aprendizaje o unidades didácticas que utilizan los profesores para integrar los laboratorios y las aplicaciones de apoyo en el aula (Todos estos recursos están disponibles en www.golabz.eu ). Algunos de los ILS diseñados por DeustoTech Learning son «Conexiones de resistencias en serie o en paralelo», «Ley de Ohm», «Código binario»,… entre otras. Además han conformado una comunidad de hasta 70 centros educativos
de toda España que están comprometidos con el proyecto y que van a experimentar con sus grupos de alumnos la utilización de estos ILS.
Dentro de esta fase de pilotaje ya se han llevado a cabo una serie de talleres en los cuales se han dado a conocer algunos de los laboratorios, como por ejemplo el del Principio de Arquímedes que se encuentra en la Universidad de Deusto. También se ha iniciado
la formación para que los profesores creen sus propias ILS con los laboratorios disponibles e incluso con otros externos a GoLab. En definitiva, GoLab ofrece al profesorado el acceso a una red inacabable de laboratorios virtuales y remotos, la propuesta pedagógica adecuada para su integración en el aula y todo el asesoramiento necesario para garantizar el aprendizaje de los alumnos a través de la experimentación y la indagación.
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BIOTRANS: inteligencia computacional para transformar biomasa

GORKA SORROSAL     CRUZ E. BORGES     AINHOA ALONSO
Investigadores de DeustoTech Energy

Ejemplo de ajuste para un experimento del proceso BTO. Data: datos experimentales, Mech: modelo de conocimiento, NN: modelo neuronal
Ejemplo de ajuste para un experimento del proceso BTO. Data: datos experimentales, Mech: modelo de conocimiento, NN: modelo neuronal

DeustoTech Energy, a través del proyecto BIOTRANS, persigue desarrollar herramientas para la intensificación de procesos de transformación de biomasa, siendo su objetivo último la búsqueda de alternativas a la petroquímica actual y la valorización de materias primas alternativas al petróleo. El proyecto ha obtenido financiación del Gobierno Vasco a través de su convocatoria para proyectos de Investigación Básica y Aplicada, por su notable interés científico.

Hoy día cada vez somos más conscientes de que el petróleo es una  materia prima agotable cuyas reservas disminuyen año a año. Por ello, tanto la industria como los gobiernos de los países  desarrollados están impulsando la transición hacia una «Refinería sostenible» fomentando la producción de biocombustibles así como otros procesos ligados al procesamiento de los combustibles fósiles.

BIOTRANS pretende realizar un modelado del proceso de transformación catalítica de Bioetanol a Olefinas (BTO) mediante Redes Neuronales Artificiales. El uso de estas técnicas permite simplificar la construcción de los modelos al no basarse en principios físicos. Además, los tiempos de ajuste y estimación son  sustancialmente inferiores a los de complejos modelos matemáticos usuales, lo cual facilita su integración y cooperación con las técnicas de control. Nótese que el uso de las técnicas de Inteligencia  Computacional no constituyen una simplificación del modelo pues son capaces de «aprender» cualquier función.
En particular, en este proyecto se han probado diferentes arquitecturas de red y modelos estructurales con el fin de buscar la Red Neuronal que mejor se ajuste a los datos experimentales. Los resultados obtenidos permiten afirmar que estas técnicas son capaces de aprender correctamente las dinámicas del sistema y las relaciones existentes entre las diferentes variables que actúan sobre el proceso.

Arquitectura de una Red Neuronal Artificial
Arquitectura de una Red Neuronal Artificial

En la actualidad a partir del modelo desarrollado se está trabajando en la optimización y control inteligente multivariable del proceso  con el doble objetivo de maximizar el producto de reacción a la salida del reactor a la vez que se alarga la vida útil del catalizador.
Dentro de las estrategias de optimización se emplean técnicas evolutivas para determinar las condiciones de operación más adecuadas en cada momento y estado de la reacción, dotando de inteligencia al controlador con el fin de maximizar la producción global.
Con este proyecto se persiguen, por tanto, dos grandes objetivos simultáneamente. Por un lado, mejorar los beneficios medio  mbientales y económicos por el uso de materias primas renovables alternativas al petróleo, y por otro, la integración de la inteligencia
computacional en el desarrollo y optimización de estos procesos reduciendo el tiempo y costes necesarios para su futura implantación en el mercado.

Presentación de resultados en una conferencia internacional
Gorka Sorrosal, durante la presentación de resultados en una conferencia

Inteligencia cumputacional aplicada a la energía

La inteligencia computacional es una rama de la inteligencia artificial que combina elementos de aprendizaje, adaptación y evolución para crear programas con ciertas características «inteligentes» donde por
«inteligentes» se entienden programas con capacidad para de actuar  correctamente ante nuevas situaciones.
Algunas de las técnicas inteligentes se basan en el propio funcionamiento de la naturaleza. Por ejemplo,  las Redes Neuronales Artificiales tratan de emular el comportamiento de los cerebros biológicos a la hora de aprender relaciones o las Técnicas Evolutivas, que pretenden imitar el proceso evolutivo de las especies a la hora de optimizar un proceso.
Sus aplicaciones son muy variadas y en ámbitos de aplicación tan dispares como la Ingeniería Industrial, la Medicina, la Economía o la Climatología. Desde la construcción de algoritmos de visión  artificial, a la optimización y control inteligente de procesos industriales, pasando por el modelado de todo tipo de procesos industriales, modelos meteorológicos, económicos, ayudas al diagnóstico médico, etc.