«Mi aplicación es eficaz para detectar problemas respiratorios»

La estudiante jiennense María José Merino fue una de las premiadas por la Universidad de Jaén con un galardón de los mejores Trabajos de Fin de Grado (TFG) realizados por titulados de Grado de cualquier especialidad de la Ingeniería de la Telecomunicación, concretamente, el Premio Ingenio Junior 2020. La galardonada, natural de Bailén, estudia en el Campus Científico Tecnológico de la ciudad de Linares, en la Escuela Politécnica Superior y su trabajo consistió en una aplicación para la detección precoz de enfermedades en las que aparezca sibilancias en la respiración. Hoy conocemos un poquito más de ese trabajo y de su vida personal y profesional.

–En primer lugar, enhorabuena por ese primer premio, ¿cómo se siente al haber conseguido este galardón?

–¡Gracias! Muy contenta pues supone un gran reconocimiento para mi Trabajo de Fin de Grado.

–Centrándonos en el proyecto ganador, ¿nos podría explicar en qué consiste?

–Se trata de una aplicación móvil para la monitorización de la presencia de sibilancias en la respiración. Las sibilancias son un tipo de sonido que aparece en la respiración y se asocia a enfermedades respiratorias como el asma o EPOC. El objetivo de la aplicación es poder monitorizar la respiración y almacenar cierta información relevante en el dispositivo móvil durante la misma, que puede ser útil para un médico o especialista a la hora de diagnosticar una enfermedad respiratoria de forma precoz o para llevar un control de un paciente diagnosticado.

–¿Por qué decidió realizar ese proyecto?

–Tenía interés en hacer algo aplicado a la salud por lo que durante el último año estuve haciendo una Beca de Colaboración en el departamento de Ingeniería de Telecomunicación de la EPS de Linares relacionada con la detección de señales sonoras sibilantes. Además, el desarrollo de una aplicación móvil era algo que no había hecho y que veía interesante para llevar a cabo en un TFG y gracias a mi tutor D. Francisco Jesús Cañadas Quesada, surgió la idea del proyecto final.

–¿Cuánto tiempo necesitó para culminar el trabajo?

–Fueron poco más de dos meses de mucho trabajo durante el confinamiento para poder crear el algoritmo de detección y la aplicación móvil, pero además realizar pruebas para verificar que la aplicación final era capaz de realizar la monitorización que era objetivo de este TFG.

–¿Qué dificultades encontró para poder desarrollarlo?

–Principalmente encontré dificultad en la integración del algoritmo de detección en la aplicación móvil, pues era algo nuevo para mí y tenía poco tiempo para realizarlo.

–¿Le gustaría que ese proyecto fuera una realidad y que alguna empresa o usted misma pudiera comercializarlo?

–Sí, me gustaría. Creo que se trata de una herramienta que podría ser de utilidad para ayudar a detectar problemas respiratorios severos y monitorizarlos. Además, en el contexto actual marcado por la pandemia por covid, el diagnóstico de una persona con problemas respiratorios es aún más relevante, pues se trata de personas más vulnerables.

–¿Qué estudios se encuentra cursando en la actualidad?

–Actualmente estoy cursando en la ETSIT de la Universidad Politécnica de Madrid: Doble Máster en Ingeniería de Telecomunicación y en Teoría de la Señal y Comunicaciones.

–¿Le gustaría especializarse en algo relacionado con su ingeniería?

–Sí, de hecho, busco especializarme con el Máster en Teoría de la Señal y Comunicaciones enfocado en el aprendizaje automático para Datos Masivos: Big Data y Machine learning.

–¿En qué ámbito le gustaría desarrollarse laboralmente?

–Laboralmente me gustaría poder desarrollarme en las materias de Big Data y Machine learning en las que estoy enfocando mis estudios.

–¿Cuál sería su objetivo laboral?

–Mi objetivo laboral es encontrar el trabajo correcto para mí, que me motive a seguir aprendiendo dentro de mi especialidad y formar parte de un grupo de trabajo para seguir innovando y progresando.