Las enfermedades infecciosas emergentes como Zika, el ébola, Chikungunya y MERS son peligrosas e impredecibles. Las organizaciones de salud pública necesitan datos tan pronto como sea posible, para predecir la propagación de la enfermedad y crear un plan de respuesta. Pero, los datos son muy difíciles de obtener de forma rápida, ya que requiere de muestreo y pruebas desde las fuentes potenciales de la enfermedad en su medio ambiente. El Proyecto Premonition tiene por objeto detectar agentes patógenos antes de que causen brotes, utilizando a los mosquitos para probar los agentes patógenos en su medio ambiente.

Los investigadores del proyecto Premonition esperan completar todos los elementos de la investigación, para que eventualmente los funcionarios de salud puedan hacer campañas de prevención contra brotes de enfermedades infecciosas emergentes.  Todo comienza con una mejor trampa robotizada para mosquitos, luego su distribución inteligente por medio de drones y la colección de datos en la nube.

Proyecto premonition 

Las "Trampas robóticas” de mosquitos identifican y capturan los mosquitos correctos en milisegundos. El Proyecto Premonition rediseñó las trampa para mosquitos y las hizo robóticas e inteligentes. Se compone de 64 celdas inteligentes, cada uno de los cuales supervisa los insectos que entran ahí. Si los movimientos de un insecto son iguales a los mosquito correctos, a continuación, la celda puede cerrar su puerta, captura el insecto y lo etiqueta con datos ambientales clave, como el clima, la temperatura y los niveles de luz. La trampa puede aprender de sus errores para ser más eficiente y está diseñado para funcionar durante más de 20 horas en ambientes cálidos y húmedos. En la actualidad está siendo utilizado en Houston y ha logrado una captura de datos sin precedentes, de unos 100 gigabytes por semana acerca el comportamiento de los mosquitos.

Trampas robotizadas 

Los drones localizan los focos de mosquitos para colocar las trampas. La búsqueda de puntos donde se encuentran los mosquitos también es más difícil de lo que parece. Las poblaciones de mosquitos cambian de posición a diario dependiendo el clima. En una cuadra urbana podrían existir miles de mosquitos y en la siguiente casi ninguno. Los drones ofrecen un medio eficiente para escanear un área grande con probabilidades de hábitat del mosquito. Para que esto funcione, se están programando a los drones para navegar de forma segura en áreas complejas con métodos de ingeniería de software avanzado. También se está aplicando el llamado “machine learning” y el cómputo en la nube, para reconocer características visuales indicativas de los puntos donde se encuentran los mosquitos. Con el tiempo, se piensa lograr que los drones puedan colocar y recuperar las trampas de forma totalmente autónoma.

drones y salud

Algoritmos que detectan patógenos conocidos y desconocidos. Algunas enfermedades infecciosas emergentes son causadas por patógenos que se sabe que existen, pero no fueron probados regularmente en laboratorios, por ejemplo, Zika y Ébola. Otros son causados por patógenos que antes eran desconocidas para la ciencia, por ejemplo, SARS y MERS. Estas propiedades hacen que las enfermedades emergentes sean muy difíciles de detectar a tiempo con el uso de técnicas tradicionales. Seestán desarrollando algoritmos para detectar estas amenazas mediante el análisis del material genético obtenido de los mosquitos. La secuenciación de genes convierte mosquitos en cientos de gigabytes de datos genéticos sin centrarse en un conjunto específico de patógenos. Estos datos pueden decir mucho acerca de las especies de mosquitos recogidos, los animales que han mordido, y los patógenos que se pueden haber encontrado. Los nuevos algoritmos deben ser capaces de buscar rápidamente los virus y microbios, que son como encontrar una aguja en un pajar de datos.

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Información de Project Premonition Microsoft