{"id":9254,"date":"2021-05-05T09:33:16","date_gmt":"2021-05-05T07:33:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ceab.csic.es\/la-inteligencia-artificial-identifica-al-mosquito-tigre-de-las-fotos-recibidas-en-la-app-mosquito-alert\/"},"modified":"2021-05-05T09:33:16","modified_gmt":"2021-05-05T07:33:16","slug":"la-inteligencia-artificial-identifica-al-mosquito-tigre-de-las-fotos-recibidas-en-la-app-mosquito-alert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ceab.csic.es\/es\/la-inteligencia-artificial-identifica-al-mosquito-tigre-de-las-fotos-recibidas-en-la-app-mosquito-alert\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial identifica al mosquito tigre de las fotos recibidas en la app Mosquito Alert"},"content":{"rendered":"

Investigadores de Mosquito Alert<\/a> (que pertenecen al CEAB-CSIC<\/a>, al \u00a0CREAF<\/a>\u00a0y a la UPF<\/a>)<\/strong> junto a investigadores de la Universidad de Budapest<\/a> \u00a0<\/strong>han demostrado que un algoritmo de inteligencia artificial es capaz de reconocer al mosquito tigre (Aedes albopictus<\/em>) en las fotos enviadas por los usuarios de Mosquito Alert. \u00a0Los resultados del estudio publicado en Scientific Reports<\/em><\/a> se han obtenido aplicando una tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo o deep learning,<\/em> un aspecto de la inteligencia artificial que busca emular la forma de aprendizaje de los humanos y que se ha empleado previamente en el campo de la salud para interpretar im\u00e1genes m\u00e9dicas (radiograf\u00edas de pacientes con COVID19 para detectar neumon\u00edas, o rasgos faciales para detectar cardiopat\u00edas, entre otros).<\/p>\n

El deep learning<\/em> necesita muchos datos de entrenamiento para que la m\u00e1quina aprenda. En el caso de la app Mosquito Alert estas im\u00e1genes han sido mandadas por la ciudadan\u00eda y etiquetadas por los expertos del proyecto como \u201cmosquito tigre\u201d o \u201cno mosquito tigre\u201d durante a\u00f1os. En concreto, para el estudio se han utilizado 7.168 fotograf\u00edas clasificadas de mosquitos que los participantes del proyecto hab\u00edan enviado entre 2015 y 2019. Tras el entrenamiento el algoritmo ha sido capaz de clasificar correctamente el 96% de las fotograf\u00edas de este insecto.<\/p>\n

\u201cLa idea inicial es conseguir que la m\u00e1quina clasifique las fotos m\u00e1s sencillas, y dejar en manos de los expertos la tarea de identificar las im\u00e1genes m\u00e1s problem\u00e1ticas y que requieren consensos. A medida que el sistema artificial vaya aprendiendo de las clasificaciones de los expertos, podremos ampliar el abanico de especies catalogadas autom\u00e1ticamente\u201d, explica John Palmer<\/strong>, investigador de la UPF y codirector de Mosquito Alert.<\/p><\/blockquote>\n

 <\/p><\/blockquote>\n

\"
Figura 1. Figura esquem\u00e1tica del proceso de etiquetado. Los participantes suelen colgar varias im\u00e1genes en un solo informe. El validador ha elegido la mejor foto que primero marca las fotos de acoso o no apropiadas como ocultas. Todas las fotos que no son mejores se marcan como no clasificadas.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

M\u00e1s capacidad de predicci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n

Este hito puede marcar un antes y un despu\u00e9s en la vigilancia y seguimiento del mosquito tigre y de otros mosquitos capaces de transmitir enfermedades.<\/p>\n

\u201cEstamos entrenando un sistema inmunol\u00f3gico social contra estos mosquitos. Cuanto m\u00e1s r\u00e1pido se detecte la amenaza, m\u00e1s r\u00e1pido se puede actuar sobre la misma\u201d, comenta Frederic Bartumeus<\/strong>, codirector de Mosquito Alert e investigador ICREA del CEAB-CSIC y CREAF.<\/p><\/blockquote>\n

Por un lado, la ciencia ciudadana de Mosquito Alert permite a cualquier persona formar parte de este nuevo sistema inmunitario social y aportar un n\u00famero masivo de fotos de mosquitos, por el otro, la inteligencia artificial permite, acelerar el proceso de clasificaci\u00f3n de las fotos recibidas y as\u00ed ayudar a los expertos en salud p\u00fablica a tomar mejores decisiones y m\u00e1s r\u00e1pidas sobre la gesti\u00f3n del mosquito.<\/p>\n

\u201cEn los momentos de m\u00e1xima necesidad, como en los meses de mayor actividad de mosquitos o en un contexto de crisis epidemiol\u00f3gica, la inteligencia artificial puede ayudarnos a que el sistema pueda absorber una mayor cantidad de informaci\u00f3n controlando en todo momento su calidad, lo cual es clave si se quiere que los datos sirvan para la toma de decisiones en salud p\u00fablica\u201d, a\u00f1ade Frederic Bartumeus.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Automatizar salva vidas<\/strong><\/h3>\n

La presencia del mosquito tigre en Espa\u00f1a supone una amenaza para la salud p\u00fablica. Millones de personas se ven afectadas por su presencia y est\u00e1n expuestas al riesgo de transmisi\u00f3n de enfermedades como el dengue o el chikungunya. En Europa, el mosquito tigre ha estado implicado cada a\u00f1o desde 2007 en peque\u00f1os brotes de transmisi\u00f3n local de estas enfermedades v\u00edricas contra las que no se dispone de vacunas<\/strong>. La \u00fanica medida de prevenci\u00f3n pasa por el control de los mosquitos que las transmiten. Evaluar el riesgo y las medidas de acci\u00f3n necesarias para mitigarlo requiere tener informaci\u00f3n precisa sobre las poblaciones del mosquito tigre, una tarea costosa y laboriosa que requiere colocar e inspeccionar de manera manual de trampas y su posterior an\u00e1lisis en el laboratorio donde se identifican los insectos. Una metodolog\u00eda que no es viable para cubrir grandes \u00e1reas geogr\u00e1ficas.<\/p>\n

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Figura 2. Diversidad geogr\u00e1fica de las im\u00e1genes enviadas en funci\u00f3n de las etiquetas de geolocalizaci\u00f3n proporcionadas. Se puede ver claramente que si bien la gran mayor\u00eda de los participantes de Mosquito Alert se encuentran en Europa (en particular en Espa\u00f1a), las im\u00e1genes se hicieron en todo el mundo.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Los m\u00e9todos de ciencia ciudadana de Mosquito Alert, que permiten a cualquier persona notificar la presencia de un mosquito mediante una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil disponible en Android y iOS, es una alternativa que facilita cubrir grandes \u00e1reas geogr\u00e1ficas a lo largo de toda la temporada de mosquitos. Desde 2015 la iniciativa recibe cada a\u00f1o miles de fotograf\u00edas que ayudan a estimar la abundancia de mosquitos. Sin embargo, este gran volumen de fotograf\u00edas sigue clasific\u00e1ndose mediante el examen visual de expertos entom\u00f3logos, una tarea que requiere tiempo y a\u00f1os de experiencia. Integrar la inteligencia artificial en este proceso puede acelerar la clasificaci\u00f3n y desarrollar as\u00ed mapas de riesgo a tiempo casi real que mejoren la gesti\u00f3n del mosquito tigre.<\/p>\n

\u201cSe requerir\u00e1 tiempo hasta que una m\u00e1quina pueda tener la misma capacidad que un ojo experto, especialmente para otras especies menos caracter\u00edsticas que el mosquito tigre. En Espa\u00f1a se han descrito 62 especies de mosquitos, muchas de las cuales actualmente no se pueden clasificar a partir de una imagen, sino que hay que examinarlas al microscopio. En algunos otros casos, se requiere incluso un an\u00e1lisis gen\u00e9tico para identificarlos\u201d, dice Roger Eritja<\/strong>, cient\u00edfico del CREAF y director entomol\u00f3gico de Mosquito Alert.<\/p><\/blockquote>\n

\n

Art\u00edculo de referencia:<\/strong><\/p>\n

Pataki BA, Garriga J, Eritja R, Palmer JRB, Bartumeus F, Csabai I. 2021.\u00a0Deep learning identification for citizen science surveillance of tiger mosquitoes.<\/a>\u00a0Scientific Reports<\/em>\u00a011: 4718<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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