Una de las medidas más efectivas para contener la transmisión de cualquier virus es identificar con quién ha estado en contacto o se ha cruzado el paciente infectado. Fundamentalmente, en el periodo de incubación. Con la idea de que cuando se retome la rutina se reduzca la probabilidad de que pueda surgir un rebrote de la epidemia, la compañía del Parque Científico de la Universidad Miguel Hernández de Elche (UMH) Carmetry ha desarrollado una nueva herramienta tecnológica que permite prevenir y reducir el número de casos por coronavirus tras el período de confinamiento.
Ante la situación derivada por la covid-19, esta compañía ha querido contribuir con sus recursos para ayudar a terminar cuanto antes con la crisis epidemiológica. Y, de esta forma, ha ofrecido su ayuda a la Generalitat Valenciana cumpliendo con su llamada al sistema de innovación a través de GVAInnova. Por lo que la solidaridad de empresas de diversa índole se ha puesto una vez más de relieve ante la situación sanitaria que se vive actualmente en todo el país.
Esta start-up la impulsan los profesores del Área de Ingeniería de Sistemas y Automática de la UMH Arturo Gil y David Úbeda. Está especializada en macrodatos e Inteligencia Artificial (IA) aplicada al sector de la automoción y el transporte. Por lo que normalmente lo que ofrecen son soluciones en movilidad enfocadas a optimizar el control y la gestión en tiempo real de los vehículos y los conductores de empresas.
Frenar el contagio con macrodatos
¿Pero cómo funciona exactamente la nueva tecnología propuesta por Carmetry? Está basada en la IA y la geolocalización. Consiste en el uso de un modelo de variables tridimensionales para analizar en un rango espacial y temporal la trayectoria GPS de un individuo positivo por covid-19. Este algoritmo permitirá, a través del dispositivo móvil, determinar con qué personas estuvo en contacto durante los días de incubación del virus.
Para cada punto de la trayectoria del individuo contagiado por coronavirus, se toma en cuenta, además de la cercanía entre ambos individuos, la duración del tiempo de exposición al virus. Todo ello para estimar la carga viral del contagio dentro de un radio y desde la trayectoria inicial al resto de trayectorias GPS. “Lo importante es cruzar los datos anónimos de cientos de miles de personas y aplicar un algoritmo inteligente que consiga ayudar al país”, han señalado sus impulsores.
Una apuesta por la confidencialidad
Así pues, esta compañía del Parque Científico de la UMH pone a disposición de la ciudadanía la IA de sus clusters para poder avisar de forma temprana a personas que hayan estado en contacto con otros individuos contagiados. Tanto si se conocen como si, únicamente, se han cruzado al ir a comprar el pan, en la farmacia o en la calle.
La tecnología que permitirá el rastreo del contagio se usará durante el periodo concreto de duración de la pandemia. Sus creadores recalcan que, a continuación, se borrará apostando por la confidencialidad del tratamiento de los datos. Además, el algoritmo que ha desarrollado Carmetry tiene disociado cualquier dato personal o médico y para su almacenamiento no se precisa albergarlos.
Más proyectos en la lucha contra la covid-19
Carmetry no es, ni mucho menos, la única start-up dentro del ecosistema empresarial del Parque Científico de la UMH que está realizando proyectos con el objetivo de ayudar, de alguna forma, a mitigar los efectos del coronavirus. Los promotores de la aplicación móvil sobre rutas turísticas Travelest, Vladimir Strilets y Alejandro Linde, han desarrollado un mapa interactivo para ofrecer toda la información relacionada con la covid-19 de forma desagregada por Comunidades Autónomas.
Este mapa sigue de cerca la propagación del virus en cada región. En él se muestra de forma sencilla las cifras oficiales actualizadas diariamente por el Ministerio de Sanidad. Este mapa ofrece datos como: los casos totales, la tasa de mortalidad, el número de personas recuperadas o el de nuevos contagios. Entre otros. Y, además, incluye funcionalidades como la comparación entre comunidades o estadísticas propias como la tasa de infección de cada zona.
