En universidad española desarrollan tecnología para identificar mosquitos portadores de enfermedades como el dengue o sika
Un equipo de investigadores de la Universitat Oberta de Cataluña (UOC) ha desarrollado una tecnología basada en las redes neuronales para identificar mosquitos portadores de enfermedades, como el mosquito tigre que transmite el dengue.
Los investigadores, pertenecientes al grupo Scene understanding and artificial intelligence lab (Sunai) de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, además del eHealth Center de la UOC, han utilizado la tecnología de redes neuronales profundas para la identificación de mosquitos como el mosquito tigre, de naturaleza invasiva y portador de dengue o zika.
Entre los primeros retos que se propusieron, “fue analizar imágenes que se capturasen fuera de las condiciones de laboratorio”, aseguraron a la Agencia Efe Gereziher Adhane y Mohammad Mahdi, coautores principales del estudio, refiriéndose a la utilización de imágenes subidas por ciudadanos voluntarios a la plataforma Mosquito Alert para su posterior identificación.
Mosquito Alert, plataforma lanzada en 2014 con el fin de monitorear y controlar mosquitos portadores de enfermedades, está coordinada por una red de instituciones académicas españolas como son el Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales (CREAF), la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados (ICREA) y el Centro de Estudios Avanzados de Blanes-Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CEAB-CSIC).
Imágenes subidas por voluntarios
La tecnología propuesta por Adhane y Mahdi emplea imágenes subidas a Mosquito Alert por voluntarios para identificar tipos de mosquitos, una tarea, según los investigadores, “importante y crítica”, ya que aquellos que son portadores de enfermedades “suponen una preocupación sanitaria significativa”.
La identificación que realiza la tecnología plantea una mejora importante, ya que la identificación manual, según los investigadores, “es costosa, lleva tiempo y resulta casi imposible en condiciones que no sean las de un laboratorio”.
Uno de los mayores avances de la tecnología de identificación se ha realizado con el mosquito tigre, especie que se ha extendido de manera significativa en España y que es portadora de enfermedades como el dengue o el zika, con el cual se ha conseguido alcanzar “una precisión de clasificación del 94 por ciento“.
Con aproximaciones automatizadas como la propuesta por Adhane y Mahdi se podría llevar a cabo la identificación de especies y la monitorización de su expansión a gran escala “en un corto periodo de tiempo”, esto es debido principalmente a la utilización de redes neuronales profundas, una tecnología basada en el aprendizaje automático.
Seguimiento de especies
“Usando esta estrategia, podría ser desarrollada una aplicación móvil capaz de reconocer especies de mosquito”, apuntan Adhane y Mahdi, esto posibilitaría que cualquier ciudadano pudiese colgar una foto de un mosquito en la aplicación y esta arrojase información sobre la especie en cuestión, pudiendo llevar a cabo un seguimiento de la expansión de esta especie y de posibles brotes de enfermedades de las que fuese portadora.
Las redes neuronales profundas que utiliza la tecnología de identificación atraviesan un proceso de aprendizaje, según los investigadores, “esa retroalimentación se usa para reducir la diferencia entre valores reales y aquellos que han sido predichos”, un procedimiento que se repite hasta que el desempeño de la tecnología es satisfactorio.
Adhane y Mahdi, al hablar de los posibles usos de una tecnología como la que proponen, son claros: “este tipo de aplicaciones puede ayudar en la identificación de especies de mosquito y en la monitorización de su expansión en tiempo real”.
La tecnología propuesta, concluyen los investigadores, podría ser usada por cualquier persona con un teléfono móvil y una aplicación para reportar la presencia de mosquitos como el tigre, permitiendo frenar su naturaleza invasiva en etapas tempranas y monitorear brotes de las enfermedades que transmite.