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"Tengo mucho sueño como para trabajar": una investigadora de Tijuana quiere medir la somnolencia en trabajadores en México
Investigación

"Tengo mucho sueño como para trabajar": una investigadora de Tijuana quiere medir la somnolencia en trabajadores en México

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Vaya pesadez trabajar o estudiar con sueño. Ya hubiéramos querido en época de estudiantes que una maestra comprendiera que a veces los ojos se cierran, sin que lo queramos, por la infinita pesadez de los párpados. Pues Nataly Medina no solo lo entendió, sino que pensó que el cansancio extremo no solo impide a estudiantes funcionar adecuadamente, sino también a profesionistas.

Al darse cuenta que uno de sus estudiantes luchaba con todas sus fuerzas contra los párpados que con aplomo caían sobre los ojos, se le ocurrió la idea de diseñar un sistema para detectar la fatiga cerebral, y determinar cuánto sueño tiene una persona.

El sistema podría tener aplicaciones en campo, para evaluar con precisión la somnolencia de un trabajador en aras de eficientar la productividad, evitar el estrés laboral, y hasta disminuir el riesgo de accidentes; todo, con ayuda de algunos electrodos, un algoritmo, y una tesis de doctorado.

Detectar fatiga para salvar vidas

Nataly "Desde que yo estudio mi intención es aplicar la ciencia en ayudar en algo, no tanto en el impacto económico". Ella es Nataly Medina.

Primero, un ejercicio de reflexión. ¿Cuántos automovilistas, pilotos, u operadores de maquinaría pesada estarán trabajando actualmente bajo condiciones de fuerte fatiga? La fatiga, traducida en somnolencia, es un problema que no solo aminora la productividad, sino que tiene el riesgo para transformarse en un tema de seguridad.

Sistemas que detectan la debilidad o cansancio mental existen alrededor del mundo. Nataly, que funge como coordinadora de ingeniería en cibernética electrónica en Cetys Universidad, campus Tijuana, nos cuenta que los primeros esfuerzos por medir actividad cerebral con estos propósitos están registrados alrededor del 2011, pero, al ser Nataly una académica en el ámbito de la ingeniería, pensó en ofrecer una solución que pasara por la inclusión de sus conocimientos en el desarrollo de sistemas computacionales.

¿Cuántos automovilistas, pilotos, u operadores de maquinaría pesada estarán trabajando actualmente bajo condiciones de fuerte fatiga?

El resultado: un algoritmo que se alimenta de datos recabados a través de electrodos, que a su vez, perciben señales eléctricas, es decir, la manera en como se conectan nuestras neuronas.

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El algoritmo es capaz de administrar la información y procesarla para arrojar el nivel de somnolencia que tiene un individuo, con base en la escala de Somnolencia de Standford, material suficiente para conocer si una persona es apta o no para ejecutar una acción como operar maquinaría pesada, de acuerdo a su nivel de atención.

Un largo proceso

Para que Nataly llegara a la idea de trabajar un algoritmo para detectar y estimar somnolencia, varias cosas tuvieron que pasar primero. Aunque su tesis de maestría había sido muy exitosa (una en la que desarrolló un sistema para la fabricación de piezas y que ganó el concurso de tesis de posgrado del IPN), Nataly se decantó por formular todo un nuevo proyecto que tuviera alcances más sociales para su doctorado.

El primer paso consistía en convencer a su asesor de tesis, que luego del éxito obtenido por el proyecto de maestría, podría mostrar reticencia al cambio de tema. Nada más alejado de la realidad; el asesor de Nataly, Oscar Humberto Montiel, le dio el espaldarazo suficiente para impulsarla en su nueva travesía, una en la que habría de necesitar mucho apoyo... y bastante dinero.

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Y es que en un inicio Nataly quería estudiar actividad cerebral, para poder llegar a un sistema que facilitara la comunicación entre prótesis y mente. Para ello, era primordial conseguir una diadema con electrodos para leer señales eléctricas del cerebro.

La confianza depositada en ella por parte de su asesor fue tal, que el investigador se encargó de conseguirle la diadema que necesitaba para que Nataly hiciera su proyecto. Pero Nataly no es neurocientífica; simultáneamente inició un proceso de investigación y consulta a neurocientíficos que le hizo darse cuenta que la diadema conseguida no recopilaría la información de la parte central del cerebro (la encargada de la parte motriz), que ella necesitaba para el proyecto. La idea de poder controlar prótesis desde la mente se desvanecía con rapidez.

Y entonces sucedió.

"En las clases yo veía a mis estudiantes que de repente se dormían. Yo nunca he sido una profesora que regañe a los estudiantes, y entendía que podría ser por cansancio, no porque la clase fuera aburrida... espero (risas)"

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Cuando Nataly comenzó a hacer pruebas, tuvo que recurrir a las herramientas que tenía a la mano. Afortunadamente el headset ya lo tenía, pero necesitaba los sujetos de estudio. Al ser sus alumnos la fuente central de la idea, tiene sentido que fueran parte vital de su desarrollo. Así, Nataly comenzó a hacerles pruebas de coeficiente intelectual para detectar cambios en sus señales eléctricas cerebrales que denotaran fatiga, al mismo tiempo que profundizó en el estudio de neurociencia y hasta en pruebas sobre movimiento ocular.

El resultado fue contundente: Nataly encontró cambios en la sinapsis cerebral, material que podría utilizarse para alimentar al algoritmo, desarrollada por ella misma, que habría de clasificar los datos para obtener un resultado medible en el estándar de somnolencia.

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Nataly ha tenido que estudiar patrones para determinar cuáles son las señales eléctricas que fungen como ruido al analizar las muestras, para así, establecer con precisión las reglas del algoritmo. Este proceso le ha tomado a la investigadora un año y medio de desarrollo y pruebas.

Ciencia con aplicaciones en la vida real

Con todo lo aprendido, Nataly ahora está en construcción de su propio headset, uno que pueda percibir las señales eléctricas cerebrales específicas que satisfaga las demandas de su algoritmo. El headset, junto con el algoritmo, podrían en conjunto representar una solución eficaz para la detección de fatiga en trabajadores que de maquinaria pesada, pilotos y otros.

Pero las aplicaciones en campo podrían ir mucho más allá. De acuerdo a la investigadora, el mismo algoritmo podría ser capaz de ayudar en el diagnóstico de epilepsia, o incluso como mecanismo para la musicoterapia.

"Tendríamos que hacer un estudio previo de cómo es ese tipo de patrones de ataques epilépticos para poder modificar la estrategia, pero la base del algoritmo sigue siendo la misma, es un clasificador"

Musicoterapia Nataly está modificando el algoritmo para poder detectar las zonas que se estimulan en el cerebro en los músicos de cámara.

El camino ahora tiene como destino la comercialización. Un proyecto con el tan notable abanico de posibilidades de aplicación, tiene todo para convertirse en un éxito comercial, cuanto más, si queremos promover el uso de ciencia con aplicaciones cotidianas. Así se lo he planteado a Nataly que que contesta el headset es sujeto de patente, mientras que de la tesis se hace un registro de autor.

Nataly incluso cuenta que compañías se han acercado ya a su director de tesis para comprar el algoritmo y aplicarlo en sus paquetes de software.

el mismo algoritmo podría ser capaz de ayudar en el diagnóstico de epilepsia, o incluso como mecanismo para la musicoterapia

poder entonces innovar en esto y por qué no, emprender. Que la universidad y académicos podamos recibir compensación monetaria, ¿por qué no? (...) yo me veo colaborando con mis directores de tesis, que continuemos el trabajo multidisciplinario. La idea es que una vez finalizado esto compita en el mercado".

Dichos acercamientos no se han concretado, pero la muestra de interés es suficiente para augurar un beneficio material para los investigadores. Aún así, Nataly, sin dejar de ser ella, asegura que "esos serían los beneficios adicionales que tiene uno como investigador. Eso (el algoritmo) aporta mucha ayuda a la comunidad".

Nataly Medina está por conseguir el grado de doctora, con ayuda de la publicación de un artículo que incluye los resultados de su proceso de investigación y del algoritmo. Para hacerlo aplicó con alto rigor metodológico el algoritmo a 20 estudiantes que ejecutaron problemas matemáticos

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