Small Portable Defibrilator se hace con la victoria de la VI edición de HackForGood Valencia

El HackForGood Valencia 2018 ha llegado a su fin y después de compartir unos días llenos de esfuerzo e ilusión con 13 equipos inscritos y más de 50 hackers , los ganadores de esta edición han sido los siguientes:

Premio Nombre del Equipo
Primer Premio Valencia SPD – Small Portable Defibrillator
Segundo Premio Valencia ParticleAI
Tercer Premio Valencia Value Villages
ThinkBig Valencia Guardian
ThinkBig Valencia Detecaid
ThinkBig Valencia Cleverpy
ThinkBig Valencia Value Villages

 Accede a las fotos del Hackaton   AQUÍ

 

Primer premio Valencia: SPD – Small Portable Defibrilator

Vamos a conseguir que en cada casa al igual que hay un PC, que haya un desfibrilador de bajo coste.

La idea a desarrollar, es un desfibrilador de un tamaño muy pequeño (un poco más grande que un powerbank), y que se conecte directamente con el móvil de la persona que lo vaya a usar. Dicho dispositivo se comunicará con el smartphone y éste avisará a las autoridades sanitarias mandando la ubicación del dispositivo, diagnóstico del afectado y consejos y manera de proceder para la persona que esté asistiendo al paciente.

Vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=rnaVXybUlhY

Presentación: presentación

Componentes del equipo: Carlos Moyano Gómez y María Hérraiz Calatayud

Segundo premio Valencia: ParticleAI

¿Sabes que cada vez que respiras aire contaminado, pierdes 32 segundos de tu vida? Las partículas en suspensión (Polen, contaminación, etc) son las causantes de restar vida… por eso os traemos ParticleAI. ParticleAI pone la inteligencia artificial al servicio de tu salud.

Con más de 24 millones de muertes al año y con un coste sanitario anual estimado de $422.000 Millones, las enfermedades alérgicas son una de las principales enfermedades en el planeta, donde más de un tercio de la población mundial presenta alguna enfermedad de origen alérgico. Un correcto análisis y control, así como la estimación temprana de todos aquellos factores que más afectan a las enfermedades alérgicas permitiría a los pacientes anticiparse a los síntomas y evitarlos en la medida de lo posible. Con este objetivo en mente, hemos desarrollado ParticleAI (www.dsic.upv.es/~flip/particleAI/), un sistema centralizado basado en modelos de Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y tratamiento estadístico de datos capaz de analizar, monitorizar y predecir el estado de partículas en suspensión, polen y contaminación a partir de grandes cantidades de datos históricos (2009-2017) con el objetivo de mejorar la calidad de vida de las personas.

Vídeo: https://youtu.be/NqfZSh2NYnc

Presentación:  presentación ParticleAI

Componentes del equipo: Fernando Martínez Plumed, David Nieves Cordones, Lidia Contreras Ochando,Cristina I. Font Julián

Tercer premio y Premio ThinkBig:  Value Villages

Dar trabajo a pueblos remotos en África

Construir una app que ayude a  enseñar a gente analfabeta en zonas sin cobertura de internet ni móvil, mediante video tutoriales a hacer trabajos manuales que puedan comprar socios europeos, dando trabajo y posibilidad de que consigan un sustento mínimo para su supervivencia, ya que allí no tienen ni educación, ni trabajo, ni mercado

Vídeo: vídeo

Presentación: Presentación

Componentes del equipo: Enrique Tordera Ramos, Oskar Adam Joziak,
Victor Urbiola Salvador, Celia Soto Martínez, Irene Cebrián Onsurbe

Premio ThinkBig:  Guardian

Predecir y detectar rápidamente incendios forestales con ayuda de dispositivos IoT

Nuestro proyecto consiste en dar solución a la problemática de la dilatada cantidad de tiempo que supone hoy en día predecir y detectar un incendio. Nosotros proponemos un producto como solución a esta problemática, que se basa en una red de módulos interconectados, y situados en la parte superior de algunos árboles, que transmiten la información a un ordenador el cual sintetiza la información a través de un programa web. Este producto será utilizado por los guardias forestales de la zona, que son los encargados de la vigilancia de esta, y ponerse en contacto con las fuerzas de actuación pertinentes en caso de necesidad de actuación. A través de estos módulos obtenemos información referente a la humedad, temperatura y existencia de humo a tiempo real. La información aparece representada sobre un mapa utilizando herramientas de geolocalización y una serie de tablas.

Vídeo: vídeo

Presentación: Presentación

Componentes del equipo: Alejandro Andrés Moreno, Miguel Sanchez Galdón, David Redo Nieto, Miguel Vela Castro, Alba Sarmiento Candelaria
Alberto Castillo Ribelles

Premio ThinkBig:  Detecaid

Ofrecer una herramienta a la población con la que tener una estimación de la probabilidad de que una mancha de la piel sea melanoma.

Ofrecer a la población una herramienta que permita hacerse una foto a alguna mancha de la piel. Esta herramienta, que implementa un modelo previamente entrenado mediante técnicas de aprendizaje automático profundo, devuelve la probabilidad de que esa mancha sea un melanoma. Además, ofrecerá consejos para prevenirlo.

Vídeo: vídeo

Presentación: Presentación

Componentes del equipo: De Felipe Machancoses, Alejandro
Pedro Pons Suñer

Premio ThinkBig:   Cleverpy

Herramienta de ayuda a la detección temprana de demencia.

La demencia es una enfermedad que es diagnosticada cada año a 10 millones de personas, de las cuales el 80% son detectadas demasiado tarde. Hemos desarrollado una herramienta que permite realizar una detección temprana utilizando modelos predictivos, para poder reducir los daños a largo plazo.

Vídeo: vídeo

Presentación: Presentación

Componentes del equipo: Jesús Vieco Pérez, Pedro Javier Conesa Lozano,
Jordi Boix Ramos.

 

 

 

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