Maestría en Ingeniería Biomédica
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Cuidado neonatal mediante internet de las cosas médicas: validación y evaluación de un sistema de monitoreo en incubadoras(2025-12-12) Tabares Sánchez, Valeria; Sarmiento Rojas, Jefferson; Aya Parra, Pedro Antonio; GiBiomeEl nacimiento prematuro representa un desafío clínico y tecnológico significativo, dado que la interrupción del desarrollo intrauterino expone al neonato a condiciones ambientales radicalmente distintas, particularmente dentro de las Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN). En este entorno, variables como la temperatura, la humedad y el ruido influyen directamente en la estabilidad fisiológica y el neurodesarrollo del recién nacido. Ante esta problemática, la presente investigación tuvo como objetivo diseñar un sistema de monitoreo basado en Internet de las Cosas (IoT) para la gestión de variables relevantes en incubadoras neonatales, incorporando además herramientas de inteligencia artificial (IA) para el análisis de sonido. La metodología se estructuró en dos fases: la primera consistió en la implementación y evaluación del sistema IoT para la medición remota de temperatura, humedad, sonido y voltaje de batería; la segunda, en el entrenamiento de un modelo de IA capaz de clasificar fuentes acústicas relevantes mediante estrategias de Transfer Learning. Los resultados evidenciaron un desempeño estable del sistema, con una disponibilidad del 94,23 %, un tiempo medio entre fallos (MTBF) de 32 horas y un tiempo medio de recuperación (MTTR) de 118 minutos. La temperatura y la batería mostraron comportamientos estables, mientras que la humedad presentó variabilidad esperable y el sonido se consolidó como la variable más crítica, con la mayor frecuencia de valores extremos. Respecto a la IA, el modelo basado en red neuronal convolucional clásica alcanzó un accuracy del 99 % y métricas sobresalientes de precision, recall y F1-score (0,99), superando al modelo de Transfer Learning con Keyword Spotting lo que confirma su potencial aplicación en entornos hospitalarios para el monitoreo continuo y la interpretación avanzada de eventos sonoros. En conclusión, la integración de tecnologías IoT e IA permite avanzar hacia entornos de cuidado neonatal más seguros y humanizados, donde la supervisión ambiental no solo cuantifica, sino también interpreta las condiciones sensoriales, favoreciendo el bienestar y el neurodesarrollo del neonato. - ÍtemEmbargoValidación de un sistema IoT con aprendizaje federado y TinyML para el monitoreo postural en un entorno de cuidado simulado(2025-11-14) Torres Lara, Angela María; Sarmiento Rojas, Jefferson Steven; Aya Parra, Pedro AntonioEste trabajo presenta la validación de un sistema de monitoreo postural basado en Internet de las Cosas (IoT), Aprendizaje Federado (Federated Learning, FL) y Tiny Machine Learning (TinyML), orientado a entornos asistenciales de salud en condiciones simuladas. El sistema fue diseñado con el objetivo de apoyar la vigilancia continua de posturas corporales en escenarios de cuidado, priorizando la privacidad de los datos, la eficiencia computacional y la operación en dispositivos de bajo consumo energético.
- ÍtemAcceso AbiertoAgrupamiento de fenotipos establecidos a partir de aprendizaje de máquina no supervisado para pacientes con Sepsis Neonatal No Confirmada y menor a 33 semanas según tasa de uso de antibióticos(2025-09-19) Beltrán Gasca, Juan Carlos; Orjuela Cañón, Alvaro DavidLa sepsis neonatal causa mucha mortalidad y morbilidad sobre todo en la población de prematuros, aclarando que no hay consenso en su definición y que la sospecha se basa fundamentalmente en el cambio de la evolución del neonato examinado, lo que condiciona al médico tratante al inicio de antibióticos de manera empírica con amplia cobertura y con una duración muy variada. Estos dos últimos factores conllevan a mayor morbi- mortalidad. Insistir en esta asociación es muy importante por que como se demuestra en estudios recientes, aunque se ha logrado con el tiempo una disminución en los días de tratamiento, aún no se ha logrado disminuir el número de neonatos expuestos a los antibióticos empíricos. Se pretende utilizar una estrategia de aprendizaje de máquina para la búsqueda de esta asociación entre duración de antibióticos empíricos y muerte en una base de datos anónimos de libre acceso en la que todos los pacientes fueron evaluados y tratados por sospecha de sepsis temprana o sepsis tardía.
- ÍtemAcceso AbiertoDesarrollo de herramientas para identificar factores biomecánicos de riesgo de la lesión de ligamento cruzado anterior a través de protocolo de instrumentación del drop jump en deportistas colombianos(2025-08-13) Casas Velasco, Juliana; Rodríguez Cheu, Luis Eduardo; Caicedo Rodríguez, Pablo Eduardo; GiBiome; Sierra Arévalo, Wilson AlexanderLa ruptura de ligamento cruzado anterior se encuentra entre las lesiones más comunes y estudiadas en ortopedia. En EE. UU., la incidencia oscila entre 60.000 y 250.000 casos anuales [1] [2] y el 14,05% del total, corresponde a deportistas de alto rendimiento [1]. Los deportes con mayor tasa de ruptura de ligamento cruzado anterior (LCA) son básquetbol, fútbol y gimnasia [3]. Se han reportado más de 100.000 casos por año en otros países y es una lesión que se considera frecuente a nivel global [4]. En Colombia, el fútbol es el deporte más popular, se practica de forma recreativa y la mayoría de los deportistas de alto rendimiento son futbolistas. Consecuentemente, se estima una alta tasa de ruptura de LCA en la población, razón por la cual se han buscado herramientas para identificar y minimizar el riesgo. El uso de la tecnología como herramienta para estudiar el movimiento ha aumentado en los últimos años en la investigación biomédica, sobre todo en el ámbito deportivo. Con el apoyo de sistemas y equipos se han identificado múltiples factores de riesgo de la lesión entre los cuales se encuentran los biomecánicos [5]. Estos, han sido investigados porque tienen mayor potencial para ser modificados y se podrían trabajar de forma preventiva para minimizar el riesgo de sufrir la lesión. Específicamente, con el sistema optoelectrónico de captura de movimiento (SOCM) se han evaluado diferentes saltos incluyendo el Drop Jump (DJ); sin embargo, aún no hay consenso en el protocolo de instrumentación que se debe utilizar para valoraciones biomecánicas que usen SOCM combinado con electromiografía de superficie (EMG) y sin recurrir al uso de una plataforma de fuerza. Por lo anterior, este estudio busca desarrollar herramientas que permitan identificar los factores biomecánicos más relevantes asociados a la lesión proponiendo un protocolo de instrumentación para el DJ que solo utilice un SOCM, EMG y una herramienta computacional para identificar las etapas determinantes. El protocolo propuesto y la herramienta se evaluaron en una población de 15 hombres deportistas de alto rendimiento entre 18 y 31 años, activos en la liga colombiana de fútbol. Al realizar la verificación del protocolo en la muestra poblacional, se pudieron identificar los factores cinemáticos asociados a la lesión en las etapas determinantes del DJ sin necesidad de una plataforma de fuerza. También se encontraron diferencias en algunos factores entre participantes sin lesión previa y uno que se había recuperado. De esta manera, se logró desarrollar un mecanismo de valoración con base en un modelo biomecánico personalizado que incluye un conjunto de movimientos centrados en la evaluación de la estabilidad de la rodilla a través del DJ, involucra la actividad muscular y puede ser instrumentado para identificar los factores de riesgo de la ruptura total de LCA.
- ÍtemAcceso AbiertoNanopartículas y radioterapia: evaluación del potencial de una nanoplataforma dopada con iones lantánidos como un agente radiosensibilizador en el tratamiento de glioblastoma en un modelo in vitro(2024-06-21) Ochoa Paipilla, Mayerly Natalia; Rodríguez Burbano, Diana ConsueloEl glioblastoma es un tumor situado en el sistema nervioso central y es considerado como uno de los tumores más agresivos, por lo que es clasificado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como de grado IV [1], [2]. Este tipo de tumor tiene múltiples mecanismos para evadir los tratamientos y logra invadir rápida y progresivamente el tejido nervioso. En la actualidad, su tratamiento se basa en la combinación entre cirugía, radioterapia y en algunos casos específicos, quimioterapia [2]. En el caso de la radioterapia, se presentan dos grandes retos: el primero es erradicar el tejido tumoral asegurando un daño mínimo al tejido sano circundante; el segundo desafío reside en el fenómeno de la radioresistencia de los tumores, es decir la capacidad del tumor a resistir los efectos destructivos de la radiación ionizante. Por esta razón, se ha explorado la incorporación de agentes radiosensibilizantes que permitan incrementar la dosis recibida en el tumor y evitar el daño en el tejido adyacente [3]. En los últimos años, algunos tipos de nanopartículas han jugado un papel importante en este tipo de aplicaciones debido a sus características particulares como su tamaño, composición, y biocompatibilidad las cuales las hacen capaces de interactuar con radiaciones ionizantes, aumentando la dosis depositada y así potencialmente incrementar la eficiencia de este tipo de terapia [4]. Para el caso específico del uso de nanopartículas como agentes radiosensibilizantes en radioterapia se busca que estas contengan en su composición elementos o especies químicas con un alto número de electrones, lo cual puede generar que en el proceso de irradiación se produzcan emisiones secundarias y por tanto la dosis aplicada en los tumores sea mayor . Los puntos de carbono (PC) son un nuevo tipo de nanopartículas basadas en carbono, atractivos por sus características de biocompatibilidad, biodistribución, propiedades ópticas y su facilidad de síntesis. Adicionalmente, este tipo de nanopartículas presenta la capacidad de agregar en su composición átomos que presenten un alto número atómico [5]. En este trabajo se desarrollaron nanoplataformas basadas en puntos de carbono dopadas con iones lantánidos para su preliminar evaluación como agente radiosensibilizador en el tratamiento de glioblastoma. Los PC son sintetizados por el método de microondas a una temperatura de 200ºC usando urea y ácido cítrico como precursores orgánicos. En el proceso sintéticos se incluyen ácido dietilentriaminopentaacético gadolinio (iii) sal dihidrógeno hidrato y cloruro de iterbio (III) hexahidrato como los precursores de iones lantánidos con el fin de incrementar la nube electrónica que interactuará con los haces de energía ionizante. Las nanoplataformas sintetizadas (PC: PC:Gd3+ y PC:Gd3+,Yb3+) fueron caracterizadas por microscopia de fuerza atómica (AFM, por sus siglas en inglés), potencial Z, espectroscopia de fluorescencia, UV-Vis y de infrarrojo. A continuación, se evaluó el efecto citotóxico en diferentes líneas celulares cancerosas y no cancerosas y cultivos primarios en función de las concentraciones de las nanoplataformas, observando que las PC, PC:Gd3+ y PC:Gd3+,Yb3+ no son citotóxicas en concentraciones menores a 500µg/mL y que en células no cancerosas la viabilidad celular es menor que en las células cancerosas expuestas a los tratamientos. Con el fin de conocer las primeras acercaciones al potencial radiosensibilizador de estas nanoplataformas, líneas celulares y cultivos primarios fueron incubados con estos tratamientos y posteriormente irradiados. Dicho proceso, fue realizado en el Centro de Control de Cáncer a partir de un protocolo de irradiación previo. Después de sembrar las células irradiadas, se analizó su capacidad de proliferación celular obteniendo la curva de fracción de superviviencia para la línea celular U87 y los cultivos primarios de glioma, mostrando una disminución en la fracción de supervivencia de las células con tratamiento (PC y PC:Gd3+) respecto a las células sin el mismo. Concluyendo así, un posible potencial como agente radiosensibilizador en el tratamiento de glioblastoma, por medio del ensayo in vitro.
