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

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 poñendo de manifesto a necesidade dun lavado correcto de mans. Conscientes da súa importancia, unha recente proposta dos investigadores Juan Manuel Santos Gago, Luis Álvarez Sabucedo e Mateo Ramos, do Grupo de Enxeñaría de Sistemas Telemáticos -GIST- do Centro de Investigación atlanTTic, céntrase precisamente na exploración da viabilidade de 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 nos explican os seus responsables, a investigación na que están inmersos agora propón servizos baseados nas mesmas técnicas que foron empregadas anteriormente no proxecto, e ten como obxectivo desenvolver unha aplicación que se instala no smartwatch ou no 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

Tras levar a cabo diversos estudos de campo grazas á colaboración de alumnado da Escola de Enxeñaría de Telecomunicación, este ano, debido á COVID-19, víronse na obriga de interromper este tipo de estudos e tiveron que adaptar as probas a un grupo de persoas máis reducido, pero esperan poder retomar os estudos ordinarios de campo nun futuro próximo.

Hoxe en día existen dispositivos que permiten apuntar cando nos lavamos as mans ou apps para medir canto tempo lle dedicamos. Sen embargo, a detección automática do lavado de mans é un tema que está nunha fase moi incipiente e o servizo que están desenvolvendo desde atlanTTic baséase na recolección de datos que se xeran nos diferentes sensores que inclúen este tipo de dispositivos. “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 Santos. Os datos recollidos transmítense ao móbil da persoa usuaria e alí son 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.

Fase inicial da investigación

Actualmente, 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 wearable 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 próbase con centos de configuracións nas que se poñen a proba 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 as costumes da poboación en canto ao lavado de mans.