Hackathon per la COVID-19

Presentació

Aquest any bitsxlaMarató està organitzada per la Facultat d’Informàtica de Barcelona (FIB), Hackers@UPC (organitzadors de HackUPC) i el Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación (BSC), que s'uneixen per combatre la COVID-19. Després d'una primera edició dedicada a les malalties minoritàries, sumen forces per aturar els efectes de la COVID-19. Es tracta d'una hackathon plena de creativitat, salut i tecnologia, on professorat, personal investigador i qualsevol professional dels àmbits de la salut i de la tecnologia (però també d'altres àrees!), treballaran en equip, durant 3 dies seguits, en línia. Plegats, buscaran i desenvoluparan solucions per fer front a tots els reptes que ens planteja la COVID-19.

Aquesta Marató ens toca a tothom!
Així que no pots faltar!

La Hackathon inclourà xerrades formatives que no us podeu perdre! I esperem tenir activitats guiades molt interessants! Durant l'últim dia de la Hackathon els equips faran les presentacions i demostracions de les solucions i propostes de solucions obtingudes als reptes plantejats el primer dia.

I atenció! Hi haurà premis (simbòlics)! I un premi al millor projecte! Encara que totes les solucions que es proposin així com els donatius per la Marató de TV3 seran ja premis pels milions de persones afectades! Totes elles us ho agrairan!

AJUDA’NS AMB UN DONATIU

És clar! També busquem un donatiu! Abans, durant i després de la Hackathon la nostra intenció és col·laborar amb la Marató de TV3, mitjançant el donatiu dels participants, patrocinadors i de tota la comunitat universitària de la UPC i més enllà!

Reptes

Ei, ja tenim els reptes! ATENTS! Pels reptes més computacionals podreu fer servir Marenostrum del BSC i Power9+GPU

També, si us ve de gust fer servir un cluster d'ARMs durant la bitsxlamarato, podeu intentar fer aquest hands-on/hackathon sobre ARMs el dia 17 de desembre, els responsables d'aquest hands-on us deixaran els comptes oberts per poder-los fer servir durant la bitsxlamarato!

A la cerca de pacients similars: l'AI Doctor House conquereix la COVID-19 severa!

Existeix una necessitat urgent per part dels professionals de la salut per accedir d’una manera més eficaç a la informació que és rellevant per a la pràctica clínica. Més del 80% de les dades clínicament significatives no estan estructurades, principalment pel que fa a imatges com les ressonàncies magnètiques i els textos clínics.

Un dels reptes als quals s’enfronten els metges és el de trobar pacients i casos clínics que mostrin similituds específiques amb un cas determinat (símptomes, diagnòstics, tractaments o altres característiques similars) d’entre la quantitat cada vegada més gran d’històries clíniques, publicacions mèdiques i de complexitat de dades. La detecció de similituds entre pacients o grups de pacients és clau per a la pràctica clínica basada en l'evidència, la selecció de pacients per a assaigs clínics, la priorització de pacients per a la vacunació i la comprensió de la variabilitat en els resultats clínics.

Des del punt de vista de la COVID-19, les eines d’IA han de distingir entre pacients amb i sense risc d’un resultat greu per tal de que els metges puguin intervenir ràpidament. Específicament, aquesta tasca té com a objectiu promoure el desenvolupament de sistemes capaços de detectar similituds entre una col·lecció de textos de casos clínics.

Proposen i col·laboren: BSC.

Punt de vista tecnològic

L’objectiu és poder computar i mesurar la similitud entre els pacients representats pel seu cas clínic, és a dir, el text que descriu la seva condició mèdica, morbiditats prèvies, proves mèdiques i tractaments realitzats, diagnòstic o resultat. En principi, aquest escenari tan complex pot abordar-se mitjançant una diversitat de metodologies que abasten des de tècniques de similitud de text utilitzades per a detectar plagi, detecció de conceptes clínics o inclús estratègies de similitud textual semàntica més avançades que s’ocupen del significat del llenguatge natural a través de l’IA.

Punt de vista salut

L’accés a informació de rellevància mèdica amagada en textos clínics és un dels principals reptes pels professionals sanitaris en l’era digital de l’IA. Preguntes como quins són els símptomes dels pacients amb pitjor evolució, enfront de comorbiditats similars, medicaments o procediments són molt difícils de respondre sense processar sistemàticament els textos clínics. Encara més simples, preguntes epidemiològiques com quants dies han transcorregut abans de que apareguessin els símptomes de la COVID-19 o si els pacients havien viatjat a determinades àrees geogràfiques només es poden respondre de manera eficient mitjançant eines informàtiques. Les similituds entre els pacients poden ajudar en el pronòstic, el diagnòstic i la presa de decisions, estalviant

un temps vital als professionals de la salut.

RastreigCovid al Campus!

Com podem saber quins són els contactes estrets en un campus universitari un cop som informats d'un estudiant amb PCR/test positiu que ha passat pel campus? Com podem identificar el posicionament d’un estudiant a l'aula per a detectar posteriorment els contactes estrets (menys d’X, normalment 1.5 o 2 metres) a l'aula? És necessari tenir identificat el posicionament a l'aula o bé podem fer algun sistema diferent per proximitat o geolocalització dins l’aula? Un cop som informats d’un PCR/test positiu, el seguiment de com es troba, etc., podria ser semblant al repte que es proposa pels centres d'atenció primària, en aquest cas sense haver de programar cap PCR/test... Tenir un sistema de detecció de contactes estrets al campus podria ser una forma d'ajudar als CAP i a les universitats a trobar contactes estrets als campus quan la persona amb PCR/test positiu no és conscient d’aquest contacte (no té cap relació amb els altres estudiants, professorat, persones que han estat a prop). Una altra cosa és, com podem detectar contactes estrets fora de l'aula... al passadís, al restaurant, fora de l'edifici al mateix campus?

Així doncs, el repte consisteix en trobar un sistema que pugui ajudar a posicionar als estudiants dins i fora l'aula, i a detectar contactes estrets de forma eficient a un campus universitari.

Proposen i col·laboren: FIB.

Punt de vista tecnològic

A la Facultat d'Informàtica de Barcelona ja tenim un sistema de posicionament a l'aula, on cada estudiant/professor pot enregistrar la fila i columna on està un estudiant i guardar la informació. No obstant això, el posicionament i la incorporació de la informació al sistema no sempre és bona degut a males interpretacions del posicionament, d’una introducció errònia de la informació, etc. Es podria desenvolupar algun sistema que eviti la introducció incorrecte de les dades? Es podria crear un sistema que doni correctament la posició dins l’aula en una data concreta? Es podria millorar amb un sistema estil radarCovid local o triangularització a l’aula? Potser seria millor tenir algun altre sistema? Es pot fer alguna cosa que generalitzi el sistema per a qualsevol campus/escola?

Punt de vista salut

Disposar d'un sistema de control de contactes estrets al campus pot complementar i ajudar als seguiments de casos a les aules i al campus en general. En definitiva, poder fer front millor als contagis!

Caracterització Clínic-microbiologica de la infecció per SARS-CoV-2 a l'edat pediàtrica

Podem reduir el nombre d'infants i adolescents (població pediàtrica) als que s'hauria de realitzar l'estudi microbiològic -associat a costos sanitaris addicionals i generalment molest-? Definir un valor predictiu, agrupat o individualment, dels signes i símptomes clínics associats a la sospita clínica de COVID-19 pot ajudar! Podeu trobar el millor mecanisme (estratègies i algoritmes de detecció) per predir el COVID-19 pediàtric? Aquest és el repte!

A la base de dades s'inclouen tots els nens sospitosos d'haver estat infectats per SARS-CoV-2 visitats en qualsevol dels centres d'atenció primària i serveis d’Urgències participants del projecte COPEDI-CAT a Catalunya. Recopilem dades de diagnòstic demogràfic, epidemiològic, clínic i microbiològic de tots aquests nens.

La recopilació i anàlisi d'aquesta informació es realitza a partir de la base de dades COPEDI-CAT ja disponible a la plataforma digital REDCap ©.

Proposen i col·laboren: Projecte COPEDI-CAT, Vall d’Hebron, BIOCOM-SC

Punt de vista tecnològic

Ús d’IA, eines de ciència de dades o crear nous algoritmes per determinar quins símptomes o conjunts de símptomes són predictors d’un cas positiu en nens.
Aplicació de tècniques d’IA per detectar patrons de símptomes covid-19 en casos pediàtrics i, si és possible, generar una puntuació.
Exploració de maneres de visualitzar els resultats que permetin una millor comprensió de les conclusions del repte.

Punt de vista salut

Els signes clínics i símptomes associats a les infeccions per virus respiratoris no són específics a l'edat pediàtrica.
La infecció per SARS-CoV-2 presenta signes clínics i símptomes molt similars a d'altres virus respiratoris estacionals.
Durant el període estacional (tardor-hivern-primavera), quan la màxima incidència d’aquestes infeccions víriques respiratòries és elevada, hem de determinar un diagnòstic diferencial més precís tenint en compte el grau de transmissibilitat de la infecció per SARS-CoV-2 i el seu impacte en els contactes de la llar (quarantena i confinament).

Tens tos COVID-19? Ajuda’ns a distingir quina tos tens

La tos és una característica més en el els símptomes de la covid. El so de la tos pot ser singular quan es vulgui distingir d’un altre procés infecciós o d’altre tipus. A la UPC volem donar eines a la gent per saber quin tipus de tos tenim i si aquesta és compatible amb una infecció tipus SARS-cov-2. Vols el repte?

Proposen i col·laboren: CREB i CCD.

Punt de vista tecnològic

L’objectiu del repte és aconseguir crear un sistema que pugui informar si els símptomes són compatibles amb SARS-cov-2, a partir de la informació proporcionada per l’usuari, que inclou àudios de tos entre d’altres. Per example, i sense descartar altres solucions, es podria crear un model de machine learning o algorismes fent ús de tècniques de processat de senyal. Després, fes volar la teva imaginació, crea una app, crea el que vulguis. Per fer aquest repte disposaras de dades, la teva imaginació i GPUs del BSC!.

Punt de vista salut

Les proves ràpides i les eines de detecció prèvia poden ser molt útils per contenir brots de la COVID-19. En particular, un instrument de diagnòstic de la COVID-19 basat en sons respiratoris i l’acústica de la tos seria molt desitjable per testejar la població i identificar possibles brots. Qualsevol usuari pot ser testejat de forma àgil i a cost gairebé nul interactuant amb el telèfon mòbil i enregistrant àudios de la tos. A més, aquesta prova es pot fer en països on les proves de PCR són massa costoses, contribuint així a la contenció de la propagació de la pandèmia arreu del món.

RastreigCOVID-CAPs: Ajudem a la primera línia d'atenció mèdica! Automatitzem el rastreig i seguiment de contactes i casos asimptomàtics!

Les onades de la COVID-19 estan provocant la saturació dels nostres Centres d'Atenció Primària (CAP). Aquesta saturació ve donada, no només pels casos COVID-19 i la necessitat de fer el rastreig i el seguiment dels seus contactes, sinó també pel fet d'haver de mantenir una correcta atenció als malalts "no-COVID". Durant els darrers mesos, l'atenció a aquests malalts, molts d'ells crònics, s'ha vist reduïda amb el conseqüent empitjorament del seu estat de salut.
A més a més, s'estan donant casos de solapament en el seguiment dels contactes de casos positius de COVID-19 entre els diferents actors (metgesses, infermeres i gestors COVID dels CAP i rastrejadors), la qual cosa resta eficiència i genera confusió. Es pot crear un sistema que ajudi a coordinar millor el rastreig i seguiment dels contactes dels casos positius i així alliberar els CAP d'algunes d'aquestes tasques quan el sistema estigui saturat? El sistema hauria de poder adaptar-se al número de casos, de tal forma que permetés automatitzar algunes de les tasques en cas de què el sistema es saturés o bé es pogués continuar amb un seguiment més personalitzat si no hi hagués tal saturació.
Per exemple:

Podem automatitzar el fet de contactar els contactes estrets d'un positiu COVID-19 un cop el gestor/a COVID introdueix les dades dels contactes d'un Positiu? És a dir, podem d'alguna forma alliberar al nostre sistema sanitari d'informar als contactes estrets que són contactes estrets quan calgui -per saturació degut al volum gran de casos-? Podem informar-los de que han de confinar-se i que han de fer-se una prova en un CAP, a més d'indicar-li quin CAP és el més proper en funció de la seva adreça i programar-li una visita? Ara mateix, aquest primer contacte ho fa una persona, però no sempre és possible si el sistema es satura.
Podem automatitzar el seguiment d'un cas asimptomàtic, després de tenir un PCR/test positiu, per saber si encara està bé? Podem automatitzar el fet de que un cas asimptomàtic ja ha passat els dies necessaris de confinament i ja li podem donar l'alta si no ha presentat símptomes?

En general, podem coordinar totes aquestes gestions i alliberar als nostres CAP per a que puguin dedicar-se principalment a casos COVID amb símptomes o... a pacients no COVID!. Només quan hi ha hagi un cas amb símptomes, un sistema d'alarma podria avisar als metges/infermers/es. Per tot això, el repte és... podem crear un sistema que automatitzi tot el procés o part del procés en funció de la saturació del sistema, des del primer contacte introduït pel gestor/a COVID fins a donar d'alta, pels casos asimptomàtics? Això pot estalviar energies a tothom!

Proposen i col·laboren: Professionals de l'EAP Besòs, FIB i HackersUPC.

Punt de vista tecnològic

La solució ha de tenir en compte sistemes de comunicació amb l'usuari que siguin agradables i fàcils de fer servir, i accessibles segon la situació i context social. També ha de poder fer un seguiment del temps que porta cada pacient COVID-19 positiu no asimptomàtic. I atents!, el sistema ha de tenir un sistema d'alarma en cas que hi hagi símptomes i avisar al CAP més adient per gestionar-ho. Sistemes que ajudin a trobar una cita prèvia o fins i tot automatitzar-la amb el CAP que li correspongui pot ajudar també! A més, el sistema ha d'ajudar a la coordinació de casos entre els CAP, degut a contactes estrets que no s'assignin al mateix CAP d'on va sortir la persona amb PCR/test positiu. Finalment, és important que el sistema permeti que en qualsevol moment es pugui monitoritzar el pacient (és a dir, si se li ha enviat el missatge dient que ha de fer l'aïllament, si se li ha enviat la baixa, si algú s'ha posat en contacte amb ell, etc.). I pel que fa a les comunicacions, serà súper-important que es contempli el fet de que els missatges es puguin enviar en diferents idiomes (tenim molta població pakistanesa, per exemple, i ens aniria molt bé que se'ls poguessin enviar missatges en urdú).

Punt de vista salut

Aquest sistema ha de reduir el temps de dedicació a casos asimptomàtics, a més de coordinar millor totes les comunicacions amb els pacients i accelerar el procés de comunicació amb contactes estrets, en cas que el sistema estigui saturat pel nombre de casos. Pot anar bé que el sistema pugui tenir diferents nivells que permetin tenir més o menys passos automatitzats o realitzats de forma personalitzada pel CAP. Fins i tot, si es pot, el fet de concertar dia i hora per fer PCR/prova en un CAP o centre indicat pot estalviar temps de gestió als CAP degut a casos COVID, i pot millorar la sensació dels pacients de ser atesos ja que es podrà dedicar més temps personalitzat a qui ho necessiti. Només en els casos amb símptomes, el control passarà a les persones que hauran de fer un seguiment del pacient, si el sistema sanitari està saturat.

Programa

Divendres 18 desembre

17.00 h - Registre Hackers
18.00 h - Cerimònia d'obertura a Twitch
19.00 h - Comença el temps de hacking
19.30 h - Team building
20.00 h - Xerrada a Twitch
21.00 h - Xerrada a Twitch
22.00 h - Xerrada a Twitch
23.00 h - Juguem!
23.30 h - Fins demà!

Dissabte 19 desembre

09.00 h - Bon dia hackers!
10.00 h - Xerrada a Twitch
11.00 h - Activitat especial a Discord
15.00 h - Juguem!
23.00 h - Juguem!
23.30 h - Fins demà!

Diumenge 20 desembre

09.00 h - Bon dia hackers!
12.00 h - S'acaba el temps de hacking
12.30 h - Hora de les demos!
15.30 h - Cerimònia de clausura (*)
16.30 h - Ens veiem l'any vinent!
Moltes gràcies a tots!

(*) S'anunciarà als guanyadors

Hackathon per la COVID-19

Presentació

Reptes

A la cerca de pacients similars: l'AI Doctor House conquereix la COVID-19 severa!

RastreigCovid al Campus!

Caracterització Clínic-microbiologica de la infecció per SARS-CoV-2 a l'edat pediàtrica

Tens tos COVID-19? Ajuda’ns a distingir quina tos tens

RastreigCOVID-CAPs: Ajudem a la primera línia d'atenció mèdica! Automatitzem el rastreig i seguiment de contactes i casos asimptomàtics!

Programa

Divendres 18 desembre

Dissabte 19 desembre

Diumenge 20 desembre

Sponsors