Un equipo multidisciplinar de la Facultade de Ciencias y de la Escola Superior de Enxeñaría Informática del campus de Ourense desarrolló un proyecto de investigación que avanza en la detección automática de momentos de riesgo alérgico para la población. Para ello desarrollaron un calendario polínico de la ciudad y un modelo híbrido de inteligencia artificial para predecir las concentraciones de polen a siete días vista.
La iniciativa estuvo dirigida por María Fernández, investigadora del grupo BV1 de la Facultade de Ciencias, que cuenta con una dilatada trayectoria en técnicas de predicción de polen en la atmósfera; y por Rosalía Laza, investigadora del grupo SI4 de la Escola Superior de Enxeñaría Informática.
“O proxecto conxunto tratou de realizar unha estimación do risco de alerxias por pole, de forma que permita a administración de antihistamínicos con anterioridade á exposición ao pole, posto que está demostrado que é moito máis efectiva que unha vez aparecidos os primeiros síntomas”, indicaron las responsables del proyecto. En el trabajo realizado, señalan, “propóñese un sistema híbrido de intelixencia artificial para a predición de series temporais e facilitar así a toma de decisións”.
Los investigadores realizaron una evaluación de la carga alergénica de la atmósfera de la ciudad con los valores históricos de concentración de polen desde 1993 y generando los datos de concentración de 2021. Esta información se recogió mediante un captador volumétrico situado en la terraza de la Facultade de Ciencias. El trabajo se centró en los cinco tipos de polen considerados como especialmente agresivos en la provincia: Alnus, Platanus, Betula, Poaceae y Urticaceae.
Según los datos obtenidos, la estación polínica principal de Alnus para la ciudad se concentra entre enero y marzo, mientras que la de Betula va desde mediados de marzo a finales de mayo. El Platanus visitará la ciudad de forma más intensa entre mediados de marzo y los primeros días de abril, mientras que el Poaceae, uno de los más duraderos, se concentra entre la segunda mitad de febrero y los últimos días de septiembre
El modelo demostró “que permite clasificar correctamente os datos recollidos para o tipo de pole Alnus” y que puede “aplicarase ao resto de tipos de pole”.
