Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

Smart contracts for mobile and wearable sensing data management for health applications

José Ricardo Cedeño García (2023, [Tesis de maestría])

El aumento en la producción de datos derivado de la adopción de tecnologías móviles y de IoT está revolucionando la salud, pero también plantea importantes retos éticos y de privacidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático han resaltado la importancia de recopilar y etiquetar datos correctamente, en especial para fines críticos, como el desarrollo de aplicaciones para cuidados médicos. La recopilación de datos médicos para tareas de aprendizaje automático presenta limitaciones en cuanto a la cantidad, variedad y calidad de las fuentes disponibles. Una forma de abordar este dilema es el uso de Blockchain para la recopilación y el uso de datos de pacientes. El anonimato de una red centralizada permite proteger la identidad del paciente. La estructura formada por nodos permite que la información esté siempre disponible y no dependa de un servidor principal. La inmutabilidad de los registros en la cadena garantiza la trazabilidad inequívoca del flujo de los datos del paciente. Por último, los mecanismos de consenso y recompensa de la red podrían motivar a nuevos usuarios a participar del sensado activo. Presentamos TRHEAD, una arquitectura de referencia basada en la Blockchain para recopilar datos sanitarios, firmar consentimientos, anotar datos y obtener crédito por los mismos, permitiendo a los usuarios rastrear el uso de sus datos, a los científicos rastrear su procedencia y proteger al mismo tiempo la privacidad de los pacientes. Exponemos dos implementaciones de nuestra arquitectura aplicadas a distintas campañas de sensado para comprobar su viabilidad, así como los resultados de su aplicación en estos escenarios y las conclusiones que desprendieron de su análisis. Dado que uno de los objetivos principales de TRHEAD es la recopilación de datos mediante sensado activo para el entrenamiento legal/consciente de modelos de aprendizaje automático, se realizó el entrenamiento de un modelo con los datos obtenidos de la campaña de sensado correspondiente a imágenes de rostros humanos, con el fin de detectar estados de ánimo. Finalmente se discute el papel de TRHEAD en el aseguramiento del trato justo y consciente de la información de los pacientes y el camino por recorrer en el perfeccionamiento de la arquitectura.

The increase in data production resulting from the adoption of mobile and IoT technologies is revolutionizing healthcare, but it also poses significant ethical and privacy challenges. Recent advances in machine learning have highlighted the importance of collecting and labeling data correctly, especially for critical purposes such as deploying healthcare software. Collecting medical data for machine learning tasks presents limitations in terms of the quantity, variety, and quality of available sources. One way to address this dilemma is the use of Blockchain for the collection and use of patient data. The anonymity of a centralized network allows the patient’s identity to be protected. The structure formed by nodes allows information to be always available and not dependent on a main server. The immutability of the records in the chain guarantees the unequivocal traceability of the flow of patient data. Finally, the network’s consensus and reward mechanisms could motivate new users to participate in active sensing. We present TRHEAD, a Blockchain-based reference architecture for collecting healthcare data, signing consents, annotating data and getting credit for it, allowing users to track the use of their data, scientists to track its provenance while protecting patients privacy. We present two implementations of our architecture applied to different sensing campaigns to test their feasibility, as well as the results of their application in these scenarios and the conclusions drawn from those results. Since one of the main objectives of TRHEAD is the collection of data through active sensing for the legal/conscious training of machine learning models, a model was trained with the data obtained from the sensing campaign corresponding to images of human faces, in order to detect moods. Finally, the role of TRHEAD in ensuring the fair and conscientious treatment of patient information and the road ahead in refining the architecture is discussed.

Contratos Inteligentes, Blockchain, Privacidad, Aprendizaje de Máquina Etico, Recopilación Consciente de Datos, Consentimiento, Arquitectura de Referencia Smart Contracts, Blockchain, Privacy, Ethical Machine Learning, Conscious Data Collection, Consent, Reference Architecture INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Perfil epidemiológico y características clínicas de la escleritis en una población del noreste de México

YOLANDA MACIAS RODRIGUEZ (2022, [Artículo])

La epiescleritis (ESC) y escleritis (SC) son enfermedades que se caracterizan por causar inflamación de la capa externa fibrosa del globo ocular, la esclera y epiesclera. Estos padecimientos fueron descritos desde el siglo XIX y el Dr. Watson proporcionó la clasificación clínica que se usa para ordenarlas en sus diferentes subtipos. La etiología de las ESC y SC puede ser idiopática o asociada a causas específicas, como enfermedades autoinmunes, traumatismos, cirugías o infecciones. En diversas poblaciones del mundo se han reportado previamente las características de las ESC y SC. Sin embargo, en la población mexicana solo existen reportes de casos de presentaciones inusuales de ESC y SC y una sola serie reportando las características de la SC. Por lo anterior, se decidió llevar a cabo el presente estudio para expandir el conocimiento acerca de las características de la ESC y SC en la población mexicana. Se realizó un estudio retrospectivo y observacional. El diseño metodológico corresponde a una serie de casos. Se incluyeron pacientes con diagnóstico de ESC y SC, que hubieran firmado el consentimiento informado para participación en investigación clínica. Se analizaron los expedientes físicos y electrónicos de los pacientes que cumplieran con los criterios de inclusión, se tomó la información correspondiente a las variables previamente establecidas y se vació en una hoja de Microsoft Excel y posteriormente se analizaron estadísticamente con el programa SPSS (IBM). Se encontraron y analizaron 55 casos de ESC y 130 casos de SC. En ambos grupos hubo una predominancia del sexo femenino y la edad media fue mayor en pacientes con SC que en ESC (52.26 vs. 44.78 años). El tipo más común de ESC fue la simple y en SC la anterior difusa. La SC posterior fue el subtipo menos frecuente. La etiología más frecuente en ESC y SC fue la idiopática, y la segunda en frecuencia fue la espondiloartropatía asociada al haplotipo HLA B27 y la artritis reumatoide respectivamente. Los motivos de consulta más frecuente fueron ojo rojo solamente y ojo rojo doloroso. Los síntomas más comúnmente descritos por los pacientes con ESC y SC fueron ojo rojo, sensación de cuerpo extraño, dolor, lagrimeo y visión borrosa. Asimismo, los datos clínicos más comúnmente encontrados en pacientes con ESC y SC fueron la ingurgitción de los plexos conjuntivales y epiesclerales, queratopatía punteada superficial y queratitis ulcerativa periférica. La agudeza visual promedio fue buena tanto en ESC como en SC, siendo de 20/25 y 20/30 respectivamente. Para el análisis de tratamiento y recurrencias, se consideraron a los pacientes con un seguimiento mayor a una consulta, consistiendo estos últimos en 35 ESC y 108 SC. En la ESC, 91.4% de los pacientes fueron tratados con un AINE oral, 57.1% con esteroide tópico y 5.7% con AINE tópico. En SC, 76.9% usaron un AINE oral, 62% un esteroide oral, 50% un esteroide tópico y 52.7% un agente imnunosupresor. 29.6% de los pacientes con SC tuvieron una recurrencia. Al comparar la presente serie con las series de ESC y SC reportadas previamente en la literatura se encontró una considerable cantidad de similitudes, como la predominancia del sexo femenino, la media de edad, la incidencia estimada, los síntomas y signos, el tratamiento empleado y la cantidad de recurrencias y su asociación a una edad menor. Debido a todos lo anterior, se concluyó que la presentación de las ESC y SC en la población mexicana es similar a la presentación en otras poblaciones del mundo, previamente reportadas.

Especialidad en Oftalmología

MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS MÉDICAS CIENCIAS CLÍNICAS OFTALMOLOGÍA

Situated learning through local stories: positioning socio-ecological concerns, knowledge and practices in school

Rosa Guadalupe Mendoza Zuany Juan Carlos A. Sandoval Rivera Paula Martínez Bautista (2023, [Artículo, Artículo])

The article analyzes the importance of the local stories, which contain concerns, knowledge and practices to look after the socio-ecological environment, to trigger situated and pertinent teaching and learning processes in primary education in rural and indigenous contexts in Veracruz, Mexico. In particular, it focuses on the stories about care in the framework of a deep socio-ecological crisis in two Nahua communities of the Huasteca region. Interview-conversations were carried out with community actors in the two communities in which 32 stories emerged. The analysis allowed the identification of socio-ecological concerns of the community, characteristics of the stories that show their potential in the learning processes, as well as types of knowledge and practices that are rarely considered in the classroom, which are capable of being linked to curricular content, in order to contribute to reflection and action on the socio-ecological crisis of the communities.

aprendizaje narración de historias medio ambiente ambiente socio-cultural escuela rural CIENCIAS SOCIALES; HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS SOCIALES HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Learning story telling environment socio-cultural environment rural school

COVID-19 and family participation in school activities.: Teaching experiences around the Learn at Home program

Evangelina Cervantes Holguín Pavel Roel Gutiérrez Sandoval (2022, [Artículo, Artículo])

The article analyzes, from the qualitative method, the participation of families and teaching staff of the first cycle of primary education in the state of Chihuahua (Mexico) to carry out the various activities of the Learn at Home program implemented in March 2020 as a response to the resulting health confinement by COVID-19. It is concluded that the participation of families in school emergency situations implies improving the relationship between teachers, families, and the community in the implementation processes of educational programs with greater support to organize study times, take advantage of the different cultural capitals and promote family co-responsibility.

Aprendizaje Educación a distancia Enseñanza primaria Epidemia Familia COVID-19 Chihuahua HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Family Elementary education Epidemics Distance education Learning

Multi-modal deep learning improves grain yield prediction in wheat breeding by fusing genomics and phenomics

Xu Wang Sandesh Kumar Shrestha Philomin Juliana Suchismita Mondal Francisco Pinto Govindan Velu Leonardo Abdiel Crespo Herrera JULIO HUERTA_ESPINO Ravi Singh Jesse Poland (2023, [Artículo])

New Crop Varieties Plant Breeding Programs Yield Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA LEARNING GRAIN YIELDS WHEAT BREEDING FOOD SECURITY

Variaciones en un transecto profundo frente a la costa de Nayarit, México

Emilio Palacios Hernández Luis Brito Castillo LAURA ELENA CARRILLO BIBRIEZCA CARLOS EDUARDO CABRERA RAMOS JORGE MANUEL MONTES ARECHIGA (2022, [Artículo])

"Six oceanographic cruises in a NE-SW transect were made nearshore of southern Sinaloa and Nayarit from March 2006 through May 2008, where no in situ hydrographic data are available. Applying the Thermodynamic Equation of Seawater 2010 (TEOS-10) to the observations, the hydrography and geostrophic currents of the region were characterized. Results indicate that surface variability (0-50 m) emerged mainly from seasonal atmospheric forcing. A relative salinity maximum was present during all cruises below this surface layer, which is attributed to a water mass intrusion of Subtropical Subsurface Water that could be associated with the Mexican Coastal Current. Another water mass intrusion is from the California Current. Samples from the 2007-2008 La Niña produced an uncommon circulation, where water flowing from the Gulf of California along the coast of Sinaloa was observed, opposite to what is commonly known as a mean circulation. This uncommon circulation matches the generation of anticyclonic eddies around the Islas Marias archipelago."

Gulf of California, Mexican Coastal Current, Nayarit Coast, seasonal variation, La Niña CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OCEANOGRAFÍA OCEANOGRAFÍA DESCRIPTIVA OCEANOGRAFÍA DESCRIPTIVA

Audiometría automatizada mediante visión computacional

Automated audiometry througt computer vision

Fernando Serrano Monroy (2023, [Tesis de maestría])

La pérdida de audición se refiere a la disminución de la capacidad auditiva, éste es un proceso progresivo e irreversible, en el que la mayoría de las ocasiones el individuo que presenta pérdida no se da cuenta de su evolución hasta que el proceso se encuentra avanzado. Dado que la audición es la vía principal a través de la cual se desarrolla el lenguaje y el habla, se debe tener presente que cualquier trastorno en la percepción auditiva de un individuo en edades tempranas, afectará su desarrollo lingüístico y comunicativo, sus procesos cognitivos y consecuentemente su posterior integración escolar, social y laboral. Todas estas consideraciones explican la necesidad de detectar este problema en sus comienzos, incluso antes de que el individuo se percate de que existe. La audiometría es una exploración del sistema auditivo, en la cual se mide la capacidad del oído humano de percibir sonidos. El objetivo principal de esta tesis es el diseño y desarrollo de un audiómetro automatizado, que con el reconocimiento de imágenes pueda interpretar la respuesta de la persona al realizar evaluación audiometría, Para ello, se desarrolló un sistema de visión computacional. Se presentan algunos beneficios del audiómetro digital, tales como la realización de pruebas de manera estandarizada para cada persona, la facilidad de almacenamiento de los resultados en formato digital, y la ampliación del acceso a las pruebas auditivas en lugares remotas.

Hearing loss refers to the decrease in auditory capacity, which is a progressive and irreversible process. In most cases, individuals with hearing loss are unaware of its progression until it has advanced. Since hearing is the main pathway through which language and speech development, it is essential to consider that any impairment in auditory perception during the early stages of life will affect linguistic and communicative development, cognitive processes, and subsequently, their educational, social, and occupational integration. All these considerations highlight the need to detect this problem early on, even before the individual becomes aware of its existence. Audiometry examines the auditory system that measures the human ear’s ability to perceive sounds. The main objective of this thesis is the design and development of an automated audiometer that, through image recognition, can interpret a person’s response during audiological evaluations. To achieve this, a computer vision system was developed. Some benefits of the digital audiometer are highlighted, such as conducting standardized tests for each individual, ease of storing results in digital format, and expanding access to auditory tests in remote locations.

audición, audiometría tonal, visión computacional, reconocimiento de patrones, salud auditiva hearing, tonal audiometry, computer vision, pattern recognition, hearing health INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA MÉDICA OTRAS OTRAS

Interfaces hápticas para identificar marcadores digitales del Trastorno del Espectro Autista

Haptic interfaces to identify digital markers of Autism Spectrum Disorder

GLORIA IVONNE MONARCA PINTLE (2023, [Tesis de doctorado])

El uso de herramientas de cribado durante la infancia es de suma importancia para identificar a niños que pueden Trastorno del Espectro Autista (TEA); sin embargo, las pruebas que existen en la actualidad se basan en cuestionarios y observaciones contestadas por los padres por lo que el resultado puede ser subjetivo. Además, la mayoría de las pruebas de cribado se enfocan en el área social y de comunicación, dejando a un lado las características sensoriales, un área donde los padres notan las primeras señales de un desarrollo atípico. En los últimos años, ha crecido el interés por identificar marcadores digitales del TEA que puedan apoyar el cribado de dicho trastorno, usando tecnología que pueda ser usada en cualquier lugar y momento para agilizar el proceso de cribado. Hasta el momento, la investigación en torno a marcadores digitales del TEA relacionados con el procesamiento táctil, ha sido poco explorada debido a que la investigación se ha centrado en explorar otros comportamientos, como la atención visual, movimientos motores, y voz. El crecimiento de las interfaces hápticas abre la posibilidad de explorar el procesamiento táctil e identificar marcadores digitales del TEA. En esta tesis exploramos si las interfaces hápticas pueden ser usadas para promover y recolectar interacciones táctiles que revelen marcadores digitales del TEA. Para tener un mejor entendimiento de las interfaces hápticas, en este trabajo de tesis exploramos dos interfaces hápticas. Una interfaz háptica pasiva llamada BendableSound, la cual cuenta con una retroalimentación por textura y espacio; y una interfaz háptica activa llamada Feel and Touch, la cual es un juego móvil que utiliza patrones vibrotactiles para retroalimentar las interacciones de los niños. Los resultados muestran que las interfaces hápticas tienen la capacidad recolectar interacciones táctiles y revelar marcadores digitales que pueden estar asociados al TEA. En el caso pasivo, participaron 37 niños neurotípicos (NT) y 22 niños con TEA quienes interactuar con BendableSound; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto al ancho de las interacciones táctiles, la fuerza que aplican y el tiempo que utilizan para realizar interacciones táctiles. En el caso activo, participaron 36 niños NT y 19 niños con TEA quienes interactuaron con Feel and Touch; los resultados muestran que existen diferencias entre los niños NT y TEA en cuanto a la ...

The use of screening tools during infancy is crucial to identify children who are likely to have Autism Spectrum Disorder (ASD); however, the current screening tests are based on questionnaires and observations that parents answer bases on their observations; however, the results might be subjective. In addition, most screening tests focus on the assessment of social and communication skills, disregard sensory skills, an area where parents often notice the first signals of ASD. In recent years, there has been growing interest in identifying digital markers of ASD that can support screening, particularly those that that can be used at any time and any place to speed up the screening process. So far, research on digital markers of ASD related to tactile processing has been little explored due to the lack of tools to assess it. The growth of haptic interfaces opens the possibility to explore tactile processing and identify digital markers of ASD. In this thesis, we propose to investigate the use of haptic interfaces to promote and collect tactile interactions that can reveal digital markers of ASD. To have a better understanding of haptic interfaces, in this thesis work we explore two types of haptic interface. A passive haptic interface called BendableSound, which features texture and spatial feedback; and an active haptic interface called Feel and Touch, which is a mobile game that uses vibrotactile patterns to provide feedback on children’s interactions. The results show that haptic interfaces have the potential to collect touch interactions and reveal digital markers that may be associated with ASD. In the first case, 37 neurotypical (NT) children and 22 children with ASD participated and interacted with BendableSound; the results show that there are differences between NT and ASD children in the width of tactile interactions, the force they apply, and the time they use to perform tactile interactions. In the second case, 36 NT children and 19 children with ASD participated and interacted with Feel and Touch; the results show that there are differences between NT and ASD children in terms of the tilt they produce on the mobile when performing tactile interactions, the total acceleration they produce, and the closeness to the center of the screen of their tactile interactions. The results of this thesis indicate that haptic interfaces have the ability to gather touch interactions and uncover digital markers associated with ASD. The findings of this ...

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Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

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Distance learning for farmers: Experience during the pandemic

Andrea Gardeazabal (2023, [Documento de trabajo])

In response to the COVID-19 pandemic's disruption of farmer training—a crucial component for enhancing the resilience and livelihoods of smallholder farmers—CIMMYT innovated educational solutions to sustain capacity building in agri-food systems. Addressing the challenges of limited mobile device access, poor internet connectivity, and digital illiteracy, CIMMYT implemented two pilot projects in Mexico. These projects facilitated distance learning for adult farmers in rural areas, employing both internet-based and non-internet methods. The non-internet approach utilized traditional media like print, while the internet-based approach leveraged WhatsApp for educational content delivery. Building on these experiences, CIMMYT expanded its offerings by creating micro -courses delivered through WhatsApp, hosted on the Co-LAB's new Learning Network platform, specifically targeting farmers. This paper delves into the various strategies, methods, and techniques adopted, documenting the learning outcomes, results, and key conclusions drawn from these innovative training initiatives.

Distance Learning Digital Inclusion Innovative Training CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA DISTANCE EDUCATION CAPACITY DEVELOPMENT METHODS COMMUNICATION TECHNOLOGY