Maestría en Ingeniería Biomédica

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    Caracterización de movimientos a través de imágenes y sensores inerciales para la prevención de lesiones de miembro superior durante actividades repetitivas
    (2023-06-27) Jasbón Mutis, Adriana Samira; Perdomo Charry, Oscar Julián; Castillo Martínez, Juan Alberto
    El miembro superior es una estructura de gran complejidad e importancia en la vida cotidiana debido a la variedad de movimientos y grados de libertad que este tiene. Así como la utilidad en numerosas tareas cotidianas. El miembro superior puede verse afectado por lesiones debido a las tareas que incluyan: esfuerzos, posturas inadecuadas, posturas fuera de rangos de movimiento, posturas sostenidas o repetitivas; durante periodos de tiempo largos, como actividades laborales, generando un impacto negativo en la vida cotidiana. Por este motivo surge la necesidad de estudios de la complejidad del movimiento del miembro superior para la prevención lesiones en miembro superior. Este estudio se enfoca en el desarrollo de una herramienta de simulación de la cinemática del miembro superior utilizando captura de movimiento recursos en imágenes y señales de sensores inerciales. Se desarrolló un programa capaz de identificar patrones de movimiento usando datos capturados usando una cámara y sensores inerciales en miembro superior en personas en un entorno laboral, para el posterior estudio. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un método para la identificación automática de patrones de movimientos. Para lo cual, se plantea la revisión de métodos de programación y procesamiento de los datos obtenidos de imágenes y sensores inerciales, la programación de los mismos, la adquisición de datos relativos a la postura, el estudio de movimiento y calibración del programa. Entre los resultados obtenidos se desarrolló un software portable para la captura de movimiento utilizando imágenes, el cual provee resultados de la raíz cuadrática media (RMS) de los ángulos en los planos XY, XZ y YZ, similares a los dados por los sensores inerciales tras estimar la RMS de los ángulos obtenidos por los mismos. Sin embargo, la aceleración presenta una mayor diferencia, esto debido a que la aceleración se ve afectaba por los instantes en los cuales las imágenes oscilan. Como conclusión se encontró un gran potencial de los algoritmos de inteligencia artificial para la identificación, seguimiento y diferenciación de la de postura y el cálculo de variables de la cinemática tales como ángulo de movimiento articular y la aceleración angular.
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    Nanopartículas y radioterapia: estudio del posible efecto radiosensibilizador de puntos de carbono dopados con iones de Gadolinio en células derivadas de Glioblastoma (U87)
    (2022-12-15) Jiménez Gallego, Laura Marcela; Rodríguez Burbano, Diana Consuelo; Ondo Méndez, Alejandro Oyono; GiBiome
    El glioblastoma es uno de los tumores más agresivos y de difícil tratamiento, debido a su ubicación, su morfología y su comportamiento radioresistente. Al estar ubicado en el cerebro, no es posible extirparlo completamente durante el procedimiento quirúrgico, por lo cual, en la mayoría de los casos es necesario utilizar tratamientos adyuvantes como la radioterapia después de la cirugía. Sin embargo, al generar resistencia a este tratamiento los riesgos de crecimiento y propagación del tumor son muy altos, lo cual, genera la necesidad de implementar un agente radiosensibilizador que permita potenciar los efectos de la radioterapia. En este trabajo se evaluó el efecto radiosensibilizador de puntos de carbono dopados con iones Gd3+ (PC-Gd3+) en células derivadas de glioblastoma (U87). Los PC-Gd3+ fueron sintetizados a través de un proceso solvotérmico y fueron caracterizados con estudios de espectroscopia UV – Vis y mediciones de potencial zeta. Durante la fase experimental, se demostró la biocompatibilidad de los PC-Gd3+ por medio del ensayo MTT, pues a diferentes concentraciones los PC-Gd3+ no generaron citotoxicidad en las células cancerosas. Después de demostrar la biocompatibilidad de los puntos de carbono, se realizaron ensayos para determinar la capacidad de proliferación celular y se calculó el daño en el material genético después de exponer las líneas celulares incubadas con los PC-Gd3+ a radiaciones ionizantes. Con estos experimentos se demostró un efecto.Rradiosensibilizador de los PC-Gd3+ en condiciones específicas en la línea celular U87 y se evidenció una tendencia a disminuir la proliferación celular y aumentar el daño en material genético celular en las muestras que se trataron con PC-Gd3+. Este trabajo es un trabajo inicial que permite establecer bases de experimentación para poder continuar estudiando el potencial radiosensibilizador de la nanoplataforma desarrollada.
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    Acceso Abierto
    Metodología para el análisis de evaluación tecnológica sanitaria, en el servicio de UCI por medio de instrumentos de priorización
    (2022-12-16) Ramírez Rodríguez, Juan Sebastián; Perdomo Charry, Oscar Julián; Educacion Médica y en Ciencias de la Salud
    La evaluación en tecnología sanitaria es considerada en Colombia, como una de las ramas más importantes dentro de la ingeniería biomédica e ingeniería clínica, debido a su gran impacto en el sector hospitalario (Espinosa, 2003), En específico, las decisiones acerca de la incorporación de tecnología biomédica resultan en una toma de acciones que conlleva a un análisis exhaustivo con recomendaciones en pro del costo-beneficio de los recursos económicos de Hospitales y Clínicas. Es importante agregar que, en el mercado existen alrededor de 68.000 tipos de insumos médicos, dispositivos médicos y 1,5 millones de equipos biomédicos (Cárdenas,2013), donde solo un pequeño porcentaje de estas tecnologías son evaluadas para ser comercializadas en el territorio colombiano. Por otro lado, teniendo en cuenta las limitaciones actuales para la evaluación e incorporación de nuevas tecnologías biomédicas en las Unidades de Cuidado Intensivo, el presente documento, propone una metodología para la evaluación de tecnología sanitaria en el servicio de la Unidad de Cuidado Crítico de la clínica de la Mujer, por medio de un instrumento de priorización para el proceso de adquisición de tecnologías sanitarias, utilizando un método multicriterio de decisión para su análisis (MCDA). Adicionalmente, en la presente investigación, se presenta el proceso en detalle de nuestra metodología de evaluación tecnológica sanitaria, donde primero se implementó una guía o referencia comparativa en una organización del sector público y otra del sector privado, y después se resaltó los procedimientos para la incorporación de nuevas tecnologías biomédicas en el servicio de Unidad de Cuidado Intensivo (UCI). Lo anterior, nos permite conocer las opiniones de otros equipos evaluadores de la tecnología sanitaria y comparar sus resultados con éxito. Finalmente, nuestra metodología empleada ha sido validada en un proyecto de adquisición de tecnología sanitaria en la clínica de la mujer ubicada en la ciudad de Bogotá.
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    Acceso Abierto
    Determinación de las limitaciones para la implementación de modelos de Inteligencia Artificial en Cuidado Intensivo en un Hospital Universitario de Bogotá, Colombia
    (2022-10-18) Rojas Díaz, Ever Leonardo; Orjuela Cañón, Alvaro David; Perdomo Charry, Oscar Julián; GiBiome
    La Inteligencia Artificial tiene un crecimiento exponencial en Salud. Dentro de las múltiples especialidades médicas, la Medicina Crítica ha sido destacada por un rápido crecimiento y comportamiento dinámico. En un futuro los centros médicos serán más especializados y tecnológicos. Por lo cual es importante la implementación de los modelos de Inteligencia Artificial, sin embargo, para ello es clave determinar las posibles limitaciones con el objetivo de proponer estrategias de implementación que permita no solo la optimización de los procesos, sino también de los recursos. Para el desarrollo de este documento se realizó un estudio analítico transversal, cuantitativo, mediante la aplicación de una encuesta en línea a los profesionales relacionados con el cuidado intensivo en uno de los hospitales universitarios de Bogotá, Colombia. En esta encuesta participaron 119 profesionales de la salud que desempeñan labores en el área de cuidado intensivo. Del total de participantes, 31% eran enfermeras, 18.4% médicos especialistas y 15.9% médicos graduados en formación especializada. 8.4% de los participantes eran ingenieros biomédicos. El 72.3% de encuestados respondieron que se sentían familiarizados con el concepto de inteligencia artificial, el 52.9% se considera con afinidad hacia la ingeniería y el 58.8% manifestó estar al tanto de la aplicación de inteligencia artificial en UCI. El 70% de encuestados estuvo de acuerdo con que el futuro de la atención en salud se va a caracterizar por una combinación de humanos e IA y del total el 80% de los participantes estuvieron de acuerdo con el posible beneficio de la implementación de inteligencia artificial en todas las áreas de la práctica clínica. Está claro que profesionales de la salud dentro de la UCI son los más receptivos del conocimiento en el área tecnológica. Por lo cual es necesario trabajar en educar al equipo sobre los conceptos principales de inteligencia artificial y posibles usos en ingeniería biomédica en el ámbito de UCI, haciendo énfasis en que es una herramienta y no reemplaza al trabajador. Adicionalmente, para las instituciones de salud será clave contar con equipos de profesionales y técnicos con entrenamiento en ingeniería biomédica o asesorarse de un equipo externo especializado.
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    Acceso Abierto
    Modelo de reconocimiento para la lengua de señas: aproximación comparativa entre métodos de reconocimiento de patrones por inteligencia artificial
    (2022-06-24) Corredor Camargo, Simon Felipe; Orjuela Cañón, Alvaro David; Perdomo Charry, Oscar Julián; GiBiome
    La lengua de señas es la herramienta de comunicación más utilizadas entre la comunidad de personas con discapacidad auditiva, debido a que permite a sus usuarios comunicarse mediante gestos y movimientos. Aun así, en Colombia y en otros países como India y Estados Unidos se evidencia un reto ante la educación, estandarización y enseñanza de esta lengua, como por ejemplo de cada una de sus variaciones entre zonas geográficas y culturales. Es por esto que metodologías que permitan automatizar el proceso de enseñanza y comunicación de los usuarios de esta lengua ya bien sean sordos u oyentes, son de alta relevancia para lograr la inclusión de las personas sordas o con algún tipo de discapacidad auditiva dentro de un contexto educativo y social. Es así como este trabajo busca estudiar alternativas como algoritmos basados en redes neuronales y aprendizaje automático, con el objetivo de generar un modelo inteligente que reconozca y clasifique diferentes señas del abecedario de la Lengua Americana de Señas (ASL). Todo lo anterior se hará entrenando y validando tres modelos ya utilizados en otros problemas de clasificación de imágenes basados en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) a los cuales se explorara sistemáticamente ajustes en su estructura e híper-parámetros para buscar el modelo que mejor se adapte a la correcta clasificación de cada una de los 27 tipos de imágenes parte de las señas del abecedario de la ASL.