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Nataly Medina: “diseñé un clasificador que puede identificar patrones cerebrales”

- Ago 8, 2018 - 19:14 (CET)

Ficha del entrevistado

Nataly Medina Rodríguez

  • Egresó en el 2010 de la carrera de ingeniería en cibernética electrónica del Centro de Enseñanza Técnica y Superior (CETYS) Universidad, campus Tijuana. Realizó una maestría en Ciencias en Sistemas Digitales en la misma casa académica. Se ha dedicado a la docencia y a la investigación.

  • Desde hace cuatro años es la Coordinadora de la Ingeniería en Cibernética Electrónica de CETYS. Actualmente está en la última fase del Doctorado en Ciencias en Sistemas Digitales por el Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital (CITEDI) del Instituto Politécnico Nacional (IPN).

  • Medina ha sido seleccionada por la Revista Manufactura como una de las 14 promesas de la Ingeniería 2018 debido al proyecto que nos platica en esta entrevista. Además, desarrolló y lidera el proyecto “We Do & Care”, en el que impulsa el acercamiento de las niñas a las áreas de la Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (STEM).

La maestra mexicana Nataly Medina Rodríguez desarrolló un sistema para detectar la fatiga mental en el trabajo a raíz de su tesis doctoral, titulada “Diseño de Algoritmos de Aprendizaje para Realizar la Clasificación de Señales Electroencefalográficas por Medio de Cómputo Inteligente”. Mediante el aprendizaje automático, la interfaz que diseñó clasifica los patrones cerebrales de cansancio por esfuerzo físico y mental.

¿Cómo surge el planteamiento de tu tesis doctoral que conlleva a este proyecto?

En la maestría hice un trabajo relacionado a maquinado, en donde diseñé el algoritmo que utilizaba la ruta de una máquina de control numérico. Ese algoritmo era basado en hormigas y demás. Cuando terminé la maestría y quería entrar al doctorado, le propuse a mi asesor de tesis [Dr. Oscar Montiel Ross] cambiar de tema. A mí siempre me gustó trabajar el área de ingeniería, entonces le propuse -estamos hablando en el 2011- trabajar con actividad cerebral, que era muy novedoso y apenas se escuchaba de eso. Así que estábamos metiéndonos un poquito a neurociencias. Nació como una propuesta de tesis doctoral, pero en un principio quería desarrollar un algoritmo para detectar los pensamientos de las personas. Pero más que nada para mover, movilizar alguna parte del cuerpo. Por ejemplo, un brazo pero que no tienen, para diseño de pruebas que lo puedan controlar corporalmente.

Adquirimos el equipo, pero al analizar, hacer experimentos y estudiar el área de neurociencias junto con neurólogos, nos dimos cuenta que el equipo no tenía los electrodos o los sensores que capturaban sobre la corteza cerebral, que eran específicos para el movimiento, para generar movimientos. A raíz de eso le dije [al asesor de tesis]: “doctor, se me hace que no nos va a dar resultados”. Y como soy profesora, me di cuenta de que en las clases a veces los estudiantes llegaban muy cansados. Ahí fue donde se me ocurrió. Le dije: “doctor, ¿qué le parece si empezamos a detectar el cansancio mental, la fatiga mental?”. Le expliqué que a veces los estudiantes llegan cansados y no atienden la clase, y ahí nació todo. Los estudiantes fueron los pacientes en los cual se hicieron experimentos para monitorear su cansancio mental a partir de un examen que se les hacía.

¿Cuál es el proceso de funcionamiento de la interfaz?

La interfaz es un sistema de cómputo desarrollado por una servidora, en el cual adquirimos una diadema comercial. Esa diadema comercial solamente trae ciertos electrodos, no trae todos, pero sí resultaron para lo que es la parte cognitiva o conductual.

¿En qué consiste? Me comunico con esa diadema de manera inalámbrica hacia mi computadora y mi computadora lo que hace es primero extraer características de las señales eléctricas causadas por las neuronas. Una vez que extrae las características, diseñé un clasificador que, con base en ciertas reglas del área de neurociencias, puede identificar patrones cerebrales. Con eso, se procede a dar como resultado un índice de fatiga mental, el cual está basado en una escala del 0 al 100. Para esa escala me basé en la escala de sueño, o de cansancio o somnolencia de Stanford, que le llaman Stanford Sleepiness Health. Me basé en esa escala para poder determinar un coeficiente al final.

Por ejemplo, si te sale un 90, más o menos de un 80 hasta el 100 ya se puede decir que una persona está somnolienta, digamos que muy muy cansada, en donde pueda perder prácticamente la conciencia. De esa manera funciona: se extraen características ya conectada la diadema, se entra a un clasificador y este clasificador da como resultado un coeficiente del 0 al 100.

Cabe destacar que este clasificador se entrena cada vez, es decir, tiene implementado lo que es aprendizaje máquina. Cada vez que una persona o un paciente se conecta a este dispositivo, el algoritmo aprende y aprende cada vez. Entonces, se van haciendo más finos los resultados y esa es la parte innovadora del producto que desarrollamos.

¿Qué defines por fatiga mental o somnolencia?

Somnolencia es ya un estado de pérdida de atención. Es decir, cuando una persona prácticamente ya no está consciente o, como dicen coloquialmente, “no está en sus cinco sentidos”.

La pérdida de atención es lo que estamos detectando, causada por esfuerzos físicos o esfuerzos mentales. Esa pérdida de atención cuando es muy grave o es bastante la pérdida, ya se le nombra un estado de somnolencia. Eso significa que hay posibilidades de que la persona pueda estar prácticamente dormida. Entonces, es un estado cognitivo o mental, al cual le llamo en mi publicación cansancio o fatiga mental a la pérdida de atención.

¿Por qué esa razón? Porque como una aplicación, si se tiene conocimiento de qué tan cansada está la persona en cuanto a pérdida de atención, podríamos evitar riesgos laborales. Por ejemplo, con pilotos o conductores de transporte, evitar accidentes automovilísticos. Esa es la fatiga mental, es la pérdida de atención que podemos nosotros tener causada por diversos factores, que se desconocen.

En el experimento que trabajé, hice que los estudiantes se cansaran con un examen. Ese fue el factor por el cual ellos presentaban cansancio. Y sí, efectivamente, los jóvenes casi siempre terminan muy cansados de los exámenes, sobre todo porque son procesos mentales que requieren bastante esfuerzo. Entonces, eso es la fatiga mental que estoy trabajando e identificando.

¿Qué es lo que estás midiendo con los electrodos en la corteza cerebral?

Nuestro cerebro tenemos 100.000 millones de neuronas, que son células nerviosas encargadas de la transmisión y el procesamiento de la información. Lo que sucede internamente en las neuronas cuando existe un proceso mental, un movimiento o una articulación, es que son comandos que nuestro cerebro procesa. Entonces, es un proceso electroquímico porque hay ciertas zonas en las que las neuronas se interconectan para ciertas actividades. Por ejemplo, en la parte cognitiva, motora o visual hay ciertas partes del cerebro que se empiezan a activar más que otras.

¿Qué es lo que sucede? Internamente hay una compensación de sodio-potasio. Lo que sucede es que fuera de la neurona y dentro de la neurona, una parte se vuelve más positiva y la otra negativa. ¿Eso qué significa? Que es voltaje, es electricidad lo que estamos midiendo. En la corteza cerebral ponemos esos electrodos y medimos esas señales eléctricas que son pequeñitas, estamos hablando de algo muy bajo en cantidad. Para un eléctrico eso podría decirse que es ruido, porque es una señal muy pequeñita.

En toda esa corteza tenemos algo que se llama campo eléctrico, generado precisamente por esas señales eléctricas. Las neuronas cuando están trabajando para la transmisión o procesamiento de información, la electroquímica provoca que afuera tengamos un campo eléctrico. Y eso es lo que medimos, la actividad eléctrica neuronal de un área en específico del cerebro.

¿Qué es lo que defines como la ausencia de fatiga mental?

Esa es la idea del aprendizaje. Tenemos una base del conocimiento en el área de inteligencia artificial, en el cual hay un historial de dos fuentes, pruebas neurológicas hechas por neurólogos y también pruebas recolectadas de base de datos de otras universidades. Tenemos historial previo de cómo son los patrones cerebrales del cansancio, de los niveles de cansancio. Es una base de datos que tiene el sistema para poder comparar. No es tan fácil como comparar, pero sí es una base del conocimiento que trae el algoritmo. Eso es lo que hace que cada vez que se usa se entrena, por eso aprende el sistema porque no todos son iguales. De acuerdo a cierta similitud es lo que hace que se entrene. Es un algoritmo que cada vez se va entrenando, se va haciendo mejor el resultado. Pero sí tiene ese dato curioso, tenemos una base. Podemos decir que medimos la fatiga mental, pero también podemos decir está muy bien la persona, está en un estado consciente, en donde no tiene precisamente el estado de somnolencia. Entonces, ¿se pueden determinar esos coeficientes? Sí, sí se puede.

¿Qué estás considerando como signos de que está consciente?

La actividad cerebral se ve muy distinta. Si yo me midiera con mi casco la actividad cerebral, habría un patrón muy específico. S yo ya empezara a dormir, desde el momento en que uno ya se va a dormir, el patrón cerebral cambia. ¿Qué es lo que sucede? Cuando hay cansancio mental y las señales eléctricas se elevan en cuanto a frecuencias bajas, se produce el cambio.

Nosotros medimos qué tanto es ese cambio de un estado a otro. Una persona normal, como estoy ahorita, por ejemplo, hablando, pues va a haber cierto ruido porque estoy moviendo la boca, moviendo tal vez mis manos y aparte están ocurriendo procesos cognitivos porque estoy pensando cómo presentar este tema. Pero, no existe un cansancio o una pérdida de conciencia, y eso es lo que detectamos, el patrón cerebral.

¿Cuánto tiempo te tardaste en desarrollar cada parte del proceso todo si la idea surgió en 2011?

El doctorado dura cuatro años. Estamos en el 2018 y prácticamente ya tengo el doctorado. Nada más me falta titularme porque estoy publicando esta investigación en una revista internacional [el proyecto ya ha sido publicado en el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México, CONACYT). Ya tengo mi tesis y demás.

¿Cómo pasó todo, cuántos años? Me tomó un año de investigación y de entrevistas con neurólogos, un semestre para trabajar lo que es la búsqueda del equipo y programarlo y un año completo entre el desarrollo de algoritmos, hacer pruebas, porque era las dos, hacer pruebas y desarrollo de algoritmos. Estar ajustándolo hasta que quedara, me tomó ya el desarrollo como tal un año.

El resto de mi doctorado y estos años han sido de publicaciones. Nada más que estamos esperando esa respuesta. Eso dura la tesis, el desarrollo fue un año y seis meses en conseguir el equipo y programarlo.

¿Qué hace diferente, mejor o especial a este proyecto, la parte del aprendizaje automático?

Mi tesis se titula Diseño de algoritmos de aprendizaje para la clasificación de señales cerebrales. No específicamente fatiga mental, es actividad cerebral. La aplicación fue prácticamente fatiga mental.

¿Cuáles son los beneficios, tanto en salud como en la optimización laboral?

Las aplicaciones al momento de identificar qué tan cansada está una persona, o más bien, qué tanta pérdida de concentración o conciencia pudiera tener, podrían evitar accidentes laborales.

Muchas empresas tienen estándares de calidad y de seguridad, tanto de sus empleados como de sus clientes. Entonces, podrían evitar esos riesgos laborales, accidentes críticos cuando el trabajo requiera cierta concentración. Si esa persona llega cansada al trabajo, es muy probable que pueda tener un accidente por muy mínimo que sea o por muy grave que sea. En primera instancia, abonar a la seguridad de los empleados de las compañías y ellos a su vez se beneficiarían porque mantendrían su estándar de calidad y de seguridad en un ambiente de trabajo adecuado. En dado caso, si la mayoría de los trabajadores están cansados, van a identificar porqué. La empresa podría aportar en eso y elevaría bastante el compromiso de cada una de las compañías.

Por otra parte, los accidentes automovilísticos o aéreos. Muchas veces puede pasar que un conductor o un piloto tengan cansancio previo. Si monitoreamos este cansancio, también podemos evitar estos accidentes que en algunos casos pueden llegar a perder una vida. Esto es en lo que hago más énfasis en el proyecto.

También puede ser para salud propia de cada una de las personas. Por ejemplo, monitorear qué tan cansado está uno normalmente. Ya uno tendría que valorar qué es lo que está pasando. Yo la llamo una herramienta para médicos o compañías, en donde puedan monitorear cada vez ese cansancio.

Este doctorado estoy en el CITEDI [Centro de Investigación y Desarrollo de Tecnología Digital], pero en CETYS estoy desarrollando un casco, una diadema, que tenga todos los electrodos y estamos incursionando, haciendo más énfasis todavía, en estas áreas. ¿Qué es lo que va a pasar? Creemos que podemos desarrollar una diadema muy específica para la fatiga mental y que la persona no tenga un casco ni que parezca un pulpo o algo por el estilo. Eso es lo que está, lo que más podría destacarse del trabajo.

Una vez que te pones la diadema, ¿cuánto tiempo se tarda en hacer el registro?

El registro varía dependiendo de lo que uno requiera monitorear. Mis experimentos duran prácticamente una hora, dependiendo del estudiante. Hay algunos estudiantes que hacen menos, otros más. Máximo una hora el examen. Se registra como máximo una hora de muestras de actividad cerebral, de señales eléctricas, pero depende mucho de la actividad que uno quiera desarrollar y cómo lo desarrolle una persona varía mucho el tiempo. Máximo una hora me toma estar por paciente.

¿Quién es tu público objetivo y cuáles serías otras áreas de aplicación?

Por ejemplo, piloto. Mi director de tesis es piloto también, ahí es donde salió la idea de poder hacer experimentos con más pilotos. A él le hice la prueba también. Podría ser con más conductores y demás. Ahorita mis experimentos fueron con estudiantes y uno que otro piloto. Podría extenderse a más objetivos. No necesariamente empresas, incluso hasta el mercado actual. El público en general también pudiera ser.

¿Cuáles son tus objetivos para el proyecto a corto y a largo plazo?

A corto, estoy trabajando con CETYS. He estado trabajando con la Dra. Marina Alvelais de la escuela de psicología, ella es coordinadora de la maestría de neuropsicología. Ellos trabajan mucho la parte de neurociencias para identificar, por ejemplo, patrones para niños con autismo o diversas actividades.

Hace poquito hicimos un proyecto en el cual monitoreábamos la actividad cerebral de un músico de cámara de la orquesta de Baja California. Por ahora no hicimos un clasificador, solamente estuvimos monitoreando las neuronas que se estimulaban del cerebro. Él es contrabajista. Entonces, cuando interpreta, toca o escucha, estuvimos haciendo estudios de eso. ¿Por qué? Queremos ver cómo impacta la música de cámara, la música como tal, en terapias o cosas por el estilo.

A corto plazo eso es lo que estamos haciendo. Esperamos que en diciembre podamos tener un avance de ese proyecto ya significativo. En abril, presentamos el proyecto. Ellos se presentaron en concierto y al contrabajista no hubo problema de ponerle la diadema para que pudiéramos identificar esas zonas del cerebro. Eso es lo que hicimos este año. A corto plazo esperamos tener resultados contundentes para evaluar posibles terapias para niños o cualquier paciente.

A largo plazo, bueno, pues a mí me encanta la investigación y lo que quiero llevar de esto pues crear precisamente un laboratorio de neurociencia aquí con la Dra. en CETYS universidad. Entonces, poder hacer estudios y poder dar ese servicio a la comunidad. Entonces, es lo que pues en un futuro queremos llegar a hacer eso.

En términos comerciales, ¿cuánto cuesta hacerle la prueba a empleados de una empresa?

Desconozco todavía los precios que vamos a desarrollar, pero sí es así mi prioridad. En el mercado, un headset comercial anda alrededor de 800-900 dólares. Nosotros que lo estamos desarrollando tenemos la idea de hacerlo de bajo costo. Si una empresa requiere de este servicio, desconocemos ahorita la tarifa pero no sería un costo excesivo. No podría dar ahorita un precio, pero ese precio se tendría que calcular dependiendo del proyecto, o sea, de lo que se quiera estimar y cuántas horas de procesamiento se desarrollarían. Básicamente se calcularía por la hora. Todavía no sabemos tarifas, pero esa es la intención.

¿No lo venderías, sino que ellos tendrían que ir contigo?

Puede ser ir o se puede empezar a desarrollar. De hecho, una vez que terminemos este dispositivo, tenemos planeado tramitar la patente. A partir de ella, el algoritmo va a estar en proceso de registro de autor. También se puede replicar y vender. La idea es que apoye a la universidad en este tipo de investigación. Entonces, no serían costos excesivos, elevados, porque la intención es ayudar a la comunidad.

Entonces, ¿más hacia investigación que hacia el lado comercial?

Exactamente, así es.

¿Algo más que quieras comentar?

Agradecer a ustedes por el interés del proyecto. Me da mucho gusto de que se pueda fomentar este tipo de proyectos de investigación. En algunas ocasiones sí se desarrolla bastante investigación y desarrollo aquí en nuestro país [México], así que es muy bueno que podamos fomentar eso.

En CETYS soy coordinadora de cibernética electrónica, ahí es donde estoy desarrollando los proyectos que van a ir a futuro junto con la Dra. Marina Alvelais. En colaboración vamos creando este vínculo entre instituciones educativas.