DYNASPECTRUM. Análisis de señales de espectrometría para la caracterización de exposomas mediante técnicas de IA
DYNASPECTRUM
Dynaspectrum es un proyecto financiado dentro de la convocatoria 2022 de Proyectos Internos Multiárea en el que colaboran el Área de Salud Digital y Dispositivos Biomédicos y el Área de Energía, Procesos Industriales y Medio Ambiente.
Contexto
La caracterización de Compuestos Orgánicos Volátiles tiene múltiples aplicaciones como la detección de procesos de combustión no finalizados, fugas de gases en contextos industriales, identificación de enfermedades o control de la salud de los ecosistemas.
En la actualidad, existen estaciones de calidad del aire en Euskadi que incorporan sensores para la medida de algunos Compuestos Orgánicos Volátiles (o COVs) específicos. Por ejemplo, la estación de Benzece en Muskiz. Sin embargo, son pocas las estaciones que incorporan este tipo de sensores, e incluso cuando se miden COVs, sólo se cubren algunos de ellos.
Retos tecnológicos
La espectrometría de masas facilita el análisis del exposoma porque proporciona valores de COV, distinguiendo los patrones de los distintos compuestos químicos. Los retos son:
- La utilidad y calidad de un dispositivo de espectrometría de masas miniaturizado, denominado SPOC
- La posible integración de los datos del SPOC con los datos de las estaciones de calidad del aire de Euskadi en una aplicación común.
- La escalabilidad de dicha aplicación y su utilidad en diferentes contextos.
Metodología
El enfoque metodológico incluye:
- Un estudio empírico que obtiene datos del mundo real capaces de caracterizar el exposoma
- Metodologías ETL + MLOPS para el desarrollo de análisis de aprendizaje profundo
- Desarrollo ágil de software capaz de integrar diferentes fuentes de datos, modelos predictivos y visualización
Resultados técnicos
El proyecto DYNASPECTRUM ha mostrado buenos resultados para la caracterización de Compuestos Orgánicos Volátiles (COVs):
- Al reconocer la acetona, utilizamos un entorno bien controlado y establecimos una línea de base con una exactitud y precisión del 98%.
- También se obtuvieron buenos resultados cuando se utilizó el SPOC para detectar diferentes condiciones en entornos interiores y exteriores, con una precisión superior al 88%.
- Finalmente, al tratar de identificar diferentes mezclas químicas en contextos industriales, rurales y urbanos visitamos a Mazarredo Muskiz y Arraiz y obtuvimos una precisión superior al 83%. Estos resultados mejoraron al integrar la información disponible en Open Data Euskadi.
Resultados Científicos
- Registro de la librería SOLARIS para el análisis de señales mediante estrategias de aprendizaje profundo. Incluye herramientas específicas de preprocesamiento y análisis de datos para clasificación, regresión e interpretabilidad basadas en IA.
- IEEE International Symposium on Circuits and Systems (IEEE ISCAS 2025) en Londres del 25 al 28 de mayo de 2025. Trabajo presentado al número especial «Environmental Impacts on Healthcare and Wellbeing and Active Interventions».
- Participación en una propuesta de preparación de HE: ENACT - Environmental Effect on Health Care and Wellbeing and Active Interventions. Financiado. Trabajando ya en la preparación de GA y CA.
Aplicaciones
La identificación de Compuestos Orgánicos Volátiles tiene varias aplicaciones para la caracterización del exposoma, e incluye todas aquellas relacionadas con la gestión de la Salud, la monitorización ambiental, y el bienestar y las rutinas diarias.
Agradecemos el apoyo de TECHNION por proporcionar generosamente la tecnología SPOC
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