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CEDS_003_2021

ESPEJO AUTÓMATA DEDICADO A LA DETECCIÓN TEMPRANA DE ENFERMEDADES RELACIONADAS AL DETERIORO COGNITIVO EN LA FASE POST-COVID

Andrés Ortega Ortega

Andrés Ortega Ortega

Director del Proyecto
Ingeniero Electrónico en 2010, posteriormente obtiene su grado de Magíster en Gestión de las Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica Salesiana en 2013. Obtiene su doctorado en Ingeniería de las Telecomunicaciones en la Universidad de Ferrara-Italia en el 2018.

Resumen del Proyecto

Las enfermedades asociadas al deterioro cognitivo están afectando silenciosamente en el mundo entero. Adicionalmente, al poseer una prescripción clínica muy costosa, lo que influye en su detección tardía, resulta casi una enfermedad irreversible; por lo que el paso de la edad juega un papel fundamental en estas enfermedades específicas.

En este contexto, se pretende desarrollar un sistema autómata mediante un espejo inteligente basado en técnicas de machine learning capaz de evaluar las emociones de las personas como tonalidades de voz, análisis de sentimientos, expresiones faciales entre otras, así como la evaluación de otros parámetros cognitivos y psicomotrices.

Por otro lado, está demostrada la relación entre el deterioro cognitivo y los episodios de estrés, depresión y ansiedad. Así pues, se suma la posibilidad de empezar a identificar sesgos de deterioro cognitivo en personas que pudieron padecer estos trastornos psicológicos a partir del confinamiento controlado impuesto como medida preventiva durante la pandemia del virus SARS-CoV-2 (COVID-19). De este modo, se persigue evaluar la pérdida en las capacidades cognitivas y sus posibles secuelas derivadas de dicho confinamiento obligado.

Así pues, resulta relevante disponer de un diagnóstico preventivo en la fase de edad productiva de las personas, ya que se podría estimar a través de este análisis de detección si la persona pudiera ser inducida a un deterioro cognitivo en su fase de la vejez. Los resultados de esta investigación entonces servirán para tomar medidas correctivas y así evitar o ralentizar el deterioro cognitivo, que puede desencadenar muchas afecciones y alteraciones neurotransmisoras.

Objetivos del Proyecto

Objetivo general:

  • Evaluar la correlación entre la depresión y el deterioro cognitivo usando técnicas de machine learning en la fase post-COVID.


Objetivos específicos:

  • Adquirir datos mediante sensores para el análisis de marcha y su evaluación posterior con sesgos de deterioro cognitivo.
  • Realizar una plataforma de concentración mental combinado con juego motriz para la evaluación de depresión.

Avances

Adquisición de la Workstation

  • Petición de la maquina Workstation 17/09/2020
  • Presentación y aprobación del Proyecto de Investigación al Consejo Científico 03/02/2021
  • Compra del equipo a DELL 22/11/2021 Entrega el equipo WORKSTATION 21/03/2022

Adquisición de Equipos y Material de estudio para Machine Learning

  • Tarjetas Electrónicas FPGA y Textos de Estudio 2/03/2021
  • Auto capacitación mediante plataforma UDEMY: PYNQ FPGA Development with Python Programming & Vivado

Creación y Desarrollo del Video Juego Prototipo 1

  • Pruebas a 60 personas en la Institución (administrativos y docentes) durante 3 semanas
  • Implementación de IA para obtener los umbrales de tiempos en el autoaprendizaje para la solución de tareas cotidianas
  • Implementación de misiones cognitivas en el desarrollo del Video Juego con un escenario más realístico (en desarrollo)
  • Desarrollo de un artículo científico con los datos obtenidos (deadline 19/06/2022)

Levantamiento de información y elaboración de encuestas para la detección de Ansiedad y Depresión en edad productiva

  • Desarrollo de artículo científico para revista MDPI de Psicología
  • Implementación de algoritmos de análisis de sentimientos para determinar polaridades

Solicitud para la implementación de un punto de red para la Workstation.

Creación de la plataforma Neuro Mirror en desarrollo web para la interfaz gráfica del espejo.

Reconocimiento facial en Python y FPGA

Creación de bots para respuestas autómatas a conversaciones de audio

Documentación
del Avance

Libro

VERGARA ROMERO, A. (2022)

GRAN GUAYAQUIL: PROPUESTA DE UN MODELO POTENCIAL DE DESARROLLO. UNIVERSIDAD ECOTEC.

ISBN:978-9942-960-68-9. HTTPS://DOI.ORG/10.21855/LIBROSECOTEC.76

Capítulos de libro

  • Ochoa-Rico, M., Sed’a, P., Pérez-Zulueta, M., & Márquez-Sánchez, F. (2022). Desarrollo Territorial: Una Revisión del Concepto.

  • Morejón-Calixto, S., & Vergara-Romero, A. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón San Francisco de Milagro: Un Análisis Factorial.
  • Mora-Carpio, W., & Sorhegui-Ortega, R. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón General Villamil-Playas: Un Análisis Factorial.
  • Merchán-Acosta, B., & Vergara-Romero, A. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón Santa Clara de Daule: Un Análisis Factorial.