{"id":11586,"date":"2022-03-01T09:25:54","date_gmt":"2022-03-01T15:25:54","guid":{"rendered":"http:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=11586"},"modified":"2022-03-01T09:25:54","modified_gmt":"2022-03-01T15:25:54","slug":"estudio-de-los-dispositivos-con-tecnologia-de-industria-4-0-usados-en-el-combate-al-sars-cov-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=11586","title":{"rendered":"ESTUDIO DE LOS DISPOSITIVOS CON TECNOLOG\u00cdA DE INDUSTRIA 4.0 USADOS EN EL COMBATE AL SARS-COV-2"},"content":{"rendered":"
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DANIELA JUANITA LO\u0301PEZ-ARAUJO*, NOHEMI ALVAREZ-JARQUIN*<\/p>\n

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CIENCIA UANL \/ AN\u0303O 25, No.112, marzo-abril 2022<\/p>\n<\/div>\n

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La cuarta revolucio\u0301n industrial, mejor conocida como Industria 4.0 (I4.0), consiste en un conjunto de tecnologi\u0301as que, trabajando en conjunto, logran el desempen\u0303o superior de un producto, optimizar la produccio\u0301n o la cadena de suministro, disminuir costos, predecir necesidades de mantenimiento de manera remota, etce\u0301tera. La principal caracteri\u0301stica de la I4.0 es la creacio\u0301n de industrias inteligentes, capaces de lograr que la fabricacio\u0301n sea ma\u0301s eficiente y menos propensa a fallos; sin embargo, debido al gran potencial de aplicacio\u0301n, este conjunto de tecnologi\u0301as ha sido utilizado en diversos a\u0301mbitos, como la domo\u0301tica, smart-education<\/em> o smart-cities<\/em>. A pesar de que la I4.0 ya se utilizaba en el tema de la salud, la crisis sanitaria mundial ocasionada por el virus SARS-CoV-2, ma\u0301s conocido como COVID-19, contribuyo\u0301 a que se creara un conjunto de aplicaciones dirigidas al combate a la pandemia, o bien, que las tecnologi\u0301as existentes fueran llevadas al entorno sanitario,\u00a0con un gran potencial de desarrollo a futuro para el tratamiento de enfermedades.<\/span><\/p>\n

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Si bien no hay una definicio\u0301n formal de cua\u0301les son las tecnologi\u0301as usadas en la I4.0, en general se consideran nueve que han revolucionado la produccio\u0301n industrial (Ru\u0308\u00dfmann et al<\/em>., 2015; Alca\u0301cer y Cruz-Machado, 2019): robo\u0301tica, ambientes de simulacio\u0301n, sistemas de integracio\u0301n horizontal y vertical, el internet de las cosas, ciberseguridad, co\u0301mputo en la nube, manufactura aditiva, realidad aumentada y Big Data<\/em>. A lo largo del tiempo, y dependiendo del tipo de industria, tambie\u0301n se han incluido la inteligencia artificial, los sistemas ciberfi\u0301sicos y \u2013en el u\u0301ltimo par de an\u0303os\u2013 la red 5G, por mencionar las ma\u0301s relevantes, o bien han sido agrupadas por tipo de aplicacio\u0301n, permitiendo incorporar au\u0301n ma\u0301s tecnologi\u0301as, por ejemplo, Chiarello et al<\/em>. (2018) proponen 11 clu\u0301steres, cada uno con 15 tecnologi\u0301as habilitadoras.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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TECNOLOGI\u0301AS DISRUPTIVAS Y SUS APLICACIONES<\/h4>\n
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Se realizo\u0301 una revisio\u0301n sobre co\u0301mo se han usado estas tecnologi\u0301as para hacer frente a los retos surgidos al hacer frente a la pandemia de COVID-19 y sobre las propuestas existentes para usos futuros. Se analizaron portales de noticias de distintos pai\u0301ses, la informacio\u0301n encontrada se clasifico\u0301 en el tipo de tecnologi\u0301a y el uso que se le esta\u0301 dando. Fueron revisados 57 arti\u0301culos que inclui\u0301an el uso de alguna tecnologi\u0301a de I4.0 para paliar los efectos negativos de la pandemia, de e\u0301stos se descartaron 18 debido a que la aplicacio\u0301n no estaba directamente relacionada, por ejemplo, el uso de IA para el desarrollo de nuevos fa\u0301rmacos (ya existi\u0301a y so\u0301lo incremento\u0301 su uso debido al confinamiento), el comercio electro\u0301nico, o bien que la noticia de distintas fuentes se referi\u0301a a la misma aplicacio\u0301n.<\/p>\n

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Se encontro\u0301 que la tecnologi\u0301a ma\u0301s usada es la robo\u0301tica, en algunos casos asistida por inteligencia artificial (IA), la mayori\u0301a de las aplicaciones tiene por objetivo minimizar el contacto con (posibles) portadores del virus, aunque tambie\u0301n fueron usados para automatizar el estudio de muestras con la te\u0301cnica de reaccio\u0301n en cadena de polimerasa (PCR). Los tipos de robots ma\u0301s usados son humanoides y los vehi\u0301culos ae\u0301reos y terrestres no tripulados. La segunda tecnologi\u0301a ma\u0301s mencionada es inteligencia artificial, los mayores usos que se le dan se enfocan en la contencio\u0301n de brotes, diagno\u0301stico y prono\u0301stico automatizado mediante tomografi\u0301as computarizadas de to\u0301rax, una revisio\u0301n bibliogra\u0301fica de este tipo de aplicacio\u0301n puede encontrarse en Chassagnon et al<\/em>. (2020) y Wynants et al<\/em>. (2020).<\/span><\/p>\n

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Por ejemplo, mediante una aplicacio\u0301n se rastrean personas con las que un paciente pudo tener contacto en los diez di\u0301as previos a la aparicio\u0301n de si\u0301ntomas, tambie\u0301n se hace monitoreo en tiempo real de la pandemia y se ejecutan simulaciones para predecir do\u0301nde puede surgir un nuevo brote. En tercer lugar se encuentra la mineri\u0301a de datos, que ha sido usada para dar seguimiento a la evolucio\u0301n de la pandemia usando bases de datos de acceso abierto, para identificar los si\u0301ntomas reportados por personas en redes sociales y con ello saber si habi\u0301a alguno que pudiera ayudar en la deteccio\u0301n temprana; y para conocer las recomendaciones hechas en redes sociales por profesionales de la salud. Por u\u0301ltimo, se ha usado la red 5G \u2013que es una tecnologi\u0301a habilitadora del internet de las cosas (IoT)\u2013 para transmisio\u0301n de datos en puestos de toma de muestras, Big Data para rastreo y seguimiento de contactos de un paciente positivo, y se ha equipado a personal de seguridad con sensores en lentes y cascos para medir la temperatura de forma remota y hacer controles biome\u0301tricos en calles, aeropuertos y fronteras.<\/p>\n

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La figura 1 muestra un grafo con los resultados obtenidos, el taman\u0303o de los nodos es proporcional a la cantidad de aplicaciones de determinada tecnologi\u0301a, mientras que el grosor de los ve\u0301rtices es proporcional a las veces que fue citada una aplicacio\u0301n. Asi\u0301, por ejemplo, para\u00a0robo\u0301tica los mayores usos encontrados fueron en la desinfeccio\u0301n de superficies y en el reparto de comida, medicamentos, etce\u0301tera, para pacientes hospitalizados. En algunos casos, los robots son capaces de identificar a cada paciente mediante un escaneo facial, logrando un seguimiento y control automa\u0301tico de cada caso. En la figura 2 podemos observar que China, Corea del Sur y Estados Unidos son los pai\u0301ses en los que ma\u0301s se han usado las tecnologi\u0301as identificadas, los tres pai\u0301ses se han apoyado en la robo\u0301tica y en la IA para enfrentar a la pandemia.<\/span><\/p>\n

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Figura 1. Tecnolog\u00edas y sus aplicaciones.<\/p><\/div>\n

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Figura 2. Pa\u00edses y tecnolog\u00edas.<\/p><\/div>\n

En nuestro pai\u0301s, la Universidad Veracruzana (Medel-Rami\u0301rez y Medel-Lo\u0301pez, 2020) utiliza los datos oficiales \u2013puestos a disposicio\u0301n pu\u0301blica a trave\u0301s del Laboratorio Nacional de Geointeligencia\u2013 para identificar el estado de un paciente positivo (recuperado, activo o defuncio\u0301n), aplicando mineri\u0301a de datos y me\u0301todos de aprendizaje automa\u0301tico para estimar escenarios de atencio\u0301n medica. La empresa mexicana \u201cGestio\u0301n de Servicios Digitales\u201d, dedicada al disen\u0303o de robots programados con inteligencia artificial, ha modificado su tecnologi\u0301a para atender algunas necesidades que emergieron con la pandemia, por ejemplo, la atencio\u0301n remota de pacientes, servir de gui\u0301a y dar informacio\u0301n (Corona-Cha\u0301vez, 2020). En el Tecnolo\u0301gico de Monterrey (Ortega, 2020) se esta\u0301n utilizando algoritmos de IA, aprendizaje profundo y automa\u0301tico, como me\u0301todo de diagno\u0301stico al evaluar radiografi\u0301as de to\u0301rax y determinar las caracteri\u0301sticas que separan los casos positivos de los negativos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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* Ca\u0301tedras Conacyt, Centro de Informacio\u0301n en Ciencias de Informacio\u0301n Geoespacial Aguascalientes.
\nContacto: djlopez\/nalvarez@centrogeo.edu.mx<\/p>\n

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REFERENCIAS<\/h4>\n
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Alca\u0301cer, V., y Cruz-Machado, V. (2019). Scanning the Industry 4.0: A Literature Review on Technologies for Manufacturing Systems. Engineering Science and Technology, an International Journal<\/em>. 22(3): 899-919.
\nChassagnon, G., Vakalopoulou, M., Battistella, E., <\/span>et al<\/em>. (2020). AI-driven quantification, staging and outcome prediction of COVID-19 pneumonia. <\/span>Medical Image Analysis<\/em> 67:101860.
\n<\/span>Chiarello, F., Trivelli, L., Bonaccorsi, A., <\/span>et al<\/em>. (2018). Extracting and mapping Industry 4.0 technologies using Wikipedia. <\/span>Computers in Industry<\/em>. 100:244-257.
\n<\/span>Corona-Cha\u0301vez, M. (2020). <\/span>Robots humanoides para combatir el COVID-19<\/em>. u-GOB Lab. Disponible en: https:\/\/u-gob.com\/robots-humanoides-para-combatir-el-covid-19\/
\n<\/span>Medel-Rami\u0301rez, C., y Medel-Lo\u0301pez, H. (2020). Data Mining for the Study of the Epidemic (SARS-CoV-2) COVID-19: Algorithm for the Identification of Patients (SARS-CoV-2) COVID 19 in Mexico. MPRA Paper 102039, University Library of Munich, Ger<\/span>many. Disponible en: https:\/\/ideas.repec.org\/p\/pra\/mprapa\/102039.html
\n<\/span>Ortega, H. (2020). <\/span>Buscan ingenieros Tec detectar COVID-19 con inteligencia artificial<\/em>. Tecnolo\u0301gico de Monterrey. Disponible en: https:\/\/tec.mx\/es\/noticias\/nacional\/investigacion\/buscan-ingenieros-tec-detectar-covid-19-con-inteligencia-artificial
\n<\/span>Ru\u0308\u00dfmann, M., Lorenz, M., Gerbert, P., <\/span>et al<\/em>. (2015). Industry 4.0: The future of productivity and growth in manufacturing industries. <\/span>Boston Consulting Group<\/em>. 9(1):54-89.
\n<\/span>Wang, C.J., Ng, C.Y., y Brook, R.H. (2020). Response to COVID-19 in Taiwan: big data analytics, new technology, and proactive testing. <\/span>Jama<\/em>. 323(14):1341-1342.
\n<\/span>Wynants, L., Van Calster, B., Collins, G.S., <\/span>et al<\/em>. (2020). Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal. <\/span>BMJ<\/em>. 369:1-24. Doi: https:\/\/doi.org\/10.1136\/bmj.m1328<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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