¿Podrá tu teléfono saber si estás enfermo? | Ciencia y Ecología | DW | 03.01.2018
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Ciencia y Ecología

¿Podrá tu teléfono saber si estás enfermo?

Un nuevo estudio sugiere que los seres humanos podemos ver, a través de señales visuales, cuando otra persona está enferma. Un experto en biometría habló con DW sobre si los teléfonos inteligentes pueden hacerlo mejor.

En un estudio sueco, observadores legos en la materia pudieron determinar con solo mirar fotografías, con una tasa de aciertos mayor que el azar, cuáles participantes habían sido infectados con la endotoxina de E. coli y cuáles no. Las señales visuales que presentaban los individuos "gravemente enfermos" incluían labios y piel pálida, cara hinchada, bocas caídas, párpados caídos, ojos más rojos, piel menos brillante y una apariencia general de cansancio.

Pero, ¿podría un software de reconocimiento facial hacerlo aún mejor? DW habló con el experto en biometría Kevin Bowyer para obtener más información al respecto.

DW: ¿Tiene mi teléfono inteligente la tecnología suficiente para llegar a una conclusión como: "Mi dueño se veía bien durante las últimas 3 semanas, pero ahora parece estar teniendo algún tipo de enfermedad?”

Kevin Bowyer: De hecho, creo que este es un trabajo que ya está en marcha, y que se verán los resultados en el próximo año o en dos. Y no solo en términos de salud física, sino también de salud mental. Hay estudios que miran la secuencia de tiempo de las imágenes de rostros: parece menos alerta o más estresado, por ejemplo. El teléfono estaría monitoreando el bienestar psicológico así como el bienestar físico del usuario a partir de la secuencia de tiempo de las imágenes faciales. También podría obtener, a partir de un video facial, la frecuencia del pulso de la persona, o el ritmo de su respiración. Por lo tanto, es posible que tenga información adicional más allá de la cara... podría hasta ser útil para los conductores de camiones o los operadores de equipos pesados. Estos tendrían que pasar una prueba de estado de alerta, o "prueba de salud", antes de operar ciertos tipos de equipos.

¿Les permitirían estos datos a las autoridades sanitarias poder decir: "vaya, parece que la gente en esta ciudad o región se están contagiando de gripe por algún motivo"?

Creo que los datos serían útiles. Pero, ¿estarían dispuestas a entregar esta información las personas que se registran para tener su estado de salud monitoreado por el teléfono inteligente? Ya sea Apple o un centro para el control de enfermedades, creo que habría algunas trabas respecto a la privacidad.

Pero si no es mi teléfono inteligente, sino una cámara al entrar en mi oficina todas las mañanas o cámaras ubicadas en tiendas que no están bajo mi control, ¿vería usted problemas éticos?

Digamos que las mismas cámaras que están ahora instaladas en un centro comercial puedan captar que una joven asiática está caminando hacia el mostrador. En tal caso, podrían exhibir un anuncio que sea apropiado para ese grupo demográfico. Ahora, si la publicidad se ajusta a un problema de salud personal, estaríamos potencialmente cruzando una línea: sería reportar información de salud  parcialmente anónima a terceros.

¿Nos dirigimos hacia un futuro en el que las empresas de maquillaje llegarán a vender un producto que cambie la cara y la haga irreconocible para su propio teléfono o para otras cámaras?

[Risas.] Bueno, ciertamente estamos hablando sobre algoritmos de reconocimiento de rostros que pueden confundirse. Y podrías intencionalmente hacerlo más difícil de alguna manera. Por lo tanto, sin duda, podría usarse una base o algo para cubrir la falta de color de la cara. Probablemente también sería posible, si alguien quiere tomarse el día libre, ponerse el maquillaje adecuado para verse como si se estuviese enfermo y decir: "No puedo ir hoy al trabajo. ¡Contagiaría a los demás!".

Kevin W. Bowyer es profesor de informática e ingeniería en la Universidad de Notre Dame en Estados Unidos. Sus intereses de investigación incluyen visión artificial, reconocimiento de patrones, biometría, extracción de datos, reconocimiento de objetos y análisis médico de imágenes.

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