Ingeniería Biomédica

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Análisis de Biomateriales para la Reducción de la Neuroinflamación en Electrodos de Estimulación Cerebral Profunda (DBS)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Londoño Balcázar, Laura; Solís Mallungo, Mariangel; Becerra Hernández, Lina Vanessa; Moreno Gómez, Freddy Alonso
El presente trabajo de grado aborda el análisis de biomateriales para la reducción de la neuroinflamación en los recubrimientos aislantes de electrodos utilizados en Estimulación Cerebral Profunda (DBS). El objetivo general consistió en proponer, a partir de una revisión sistematizada de la literatura y aplicación de la metodología de selección de materiales de Ashby, un material que cumpliera con los requisitos de biocompatibilidad, aislamiento eléctrico, estabilidad química y capacidad para atenuar la respuesta inflamatoria crónica, sin haber sido empleado previamente en DBS. El alcance de la investigación se limitó al análisis de evidencia disponible en bases de datos indexadas, sin la inclusión de pruebas experimentales propias. La metodología se desarrolló en dos fases: en la primera, se aplicaron seis estrategias de búsqueda en PubMed utilizando descriptores MeSH relevantes, lo que permitió identificar 76 estudios, de los cuales 11 cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión definidos. En la segunda fase, se extrajeron 60 biomateriales de dichos artículos, que fueron filtrados según restricciones funcionales. Posteriormente, se implementó la metodología Ashby de selección de materiales, mediante la definición de la función, objetivos, restricciones, criterios deseables y variables libres del diseño. Esta metodología permitió realizar un análisis comparativo sistemático que integró propiedades mecánicas, químicas y biológicas de los biomateriales. A través de este proceso, se identificaron siete candidatos iniciales, que fueron finalmente filtrados aplicando criterios adicionales como rigidez mecánica y capacidad de adaptación post-implantación, lo que redujo la selección a tres materiales finales: los nanocompuestos PVAc-CNC y PVAc-tCNC, y el polímero de memoria de forma tiol-eno-acrilato. Como conclusión destacada, el tiol-eno-acrilato fue seleccionado como el biomaterial más prometedor, al ofrecer un equilibrio óptimo entre adaptabilidad mecánica, procesabilidad y biocompatibilidad. Estas características sugieren un alto potencial para su implementación en los electrodos de implantes de DBS.
App móvil VR para la rehabilitación vestibular
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ruiz Quintero, Nicole; Navarro Newball, Andrés Adolfo
El presente proyecto de grado tiene como objetivo el desarrollo un aplicativo terapéutico utilizando gafas de realidad virtual (VR) tipo cardboard, orientado al tratamiento de pacientes con disfunción vestibular periférica. La importancia de esta propuesta radica en la necesidad de mejorar el acceso y la eficacia de la terapia vestibular, especialmente para personas en contextos de bajos recursos o con dificultades de movilidad, ya que las tecnologías actuales, como Oculus Rift,HTC Vive, presentan limitaciones económicas debido a su precio elevado. La problemática que aborda este proyecto se centra en la falta de dispositivos accesibles que realicen una terapia para el trastorno vestibular periférico en condiciones que dificulten el acceso a la salud. Como objetivo general, se propone diseñar e implementar un prototipo de software de aplicación móvil para gafas VR tipo cardboard que permitan generar entornos terapéuticos interactivos. Entre los objetivos específicos se incluyen la revisión de literatura científica, la integración de componentes software gráficos, y la validación preliminar del dispositivo con un profesional de salud especializado en el tema.
Bionanosensor electroquímico como herramienta potencial de monitoreo de la actividad de la artritis reumatoide en saliva
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Teshima Sanjuan, Akemy; Aristízabal Cárdenas, María del Mar; Jaramillo Botero, Andrés
Este proyecto propone el desarrollo de un bionanosensor electroquímico para monitorear de forma no invasiva la actividad de la artritis reumatoide (AR) mediante la detección y cuantificación de un biomarcador selectivo en saliva. La AR, una enfermedad autoinmune que afecta a millones y puede causar discapacidad severa, requiere un seguimiento constante que hoy resulta costoso, invasivo, poco accesible y poco selectivo. Nuestra solución busca eventualmente transformar este panorama con una herramienta casera, rápida, precisa y fácil de usar, que empodere al paciente y optimice el diagnóstico temprano y el control de la enfermedad.
Biosensor electroquímico para la detección del antígeno NS1 del virus del dengue en saliva artificial
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ducuara Díaz, Ángel Humberto; Pantoja Bastidas, Santiago; Jaramillo Botero, Andrés
El dengue constituye un importante problema de salud pública debido a su alta incidencia y a la necesidad de métodos de diagnóstico temprano accesibles y rápidos. En este trabajo se desarrolló un biosensor electroquímico basado en grafeno inducido por láser para la detección de la proteína NS1 del virus del dengue serotipo 2 utilizando saliva artificial como matriz de análisis. El sistema fue fabricado mediante electrodos de grafeno inducido por láser funcionalizados con un anticuerpo monoclonal recombinante anti-NS1. La caracterización estructural realizada mediante espectroscopía Raman confirmó la formación de una estructura grafítica multicapa con defectos moderados, adecuada para aplicaciones electroquímicas. Posteriormente, la respuesta del biosensor fue evaluada mediante espectroscopía de impedancia electroquímica utilizando ferri/ferrocianuro como sistema redox. Los resultados mostraron una respuesta lineal en el rango de 1 a 200 ng/mL de proteína NS1, con un coeficiente de determinación de 0.9866, un límite de detección de 5.511 ng/mL y un límite de cuantificación de 18.370 ng/mL. Asimismo, los ensayos de reactividad cruzada frente a proteínas heterólogas asociadas a otras enfermedades virales evidenciaron baja interferencia dentro del conjunto limitado de interferentes evaluados. Finalmente, la prueba de concepto realizada en saliva artificial fortificada mostró porcentajes de recuperación dentro del rango aceptable (80–120%) en 10 de los 12 sensores evaluados, demostrando la factibilidad del sistema como una prueba de concepto electroquímica para la detección de NS1 en matrices simuladas. No obstante, serán necesarios estudios adicionales orientados a la selectividad con respecto a flavivirus, a la validación en matrices biológicas reales y posteriormente en muestras clínicas para determinar su desempeño diagnóstico.
Desarrollo de prototipo para el apoyo de la terapia respiratoria manual con vibraciones que permita la movilización de secreciones en población adulta
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Rivera Figueroa, Vivian Vanessa; Rios Ortiz, Michelle Stefany; Corchuelo Guzmán, Valentina; Díaz Vesga, Magda Carolina
Las enfermedades respiratorias crónicas (ERC) representan una de las principales causas de morbilidad y mortalidad tanto a nivel mundial como en Colombia, donde se constituyen como la cuarta causa de muerte. En este contexto, la fisioterapia respiratoria cumple un papel fundamental, especialmente en pacientes con acumulación excesiva de secreciones. Sin embargo, las técnicas manuales de terapia empleadas tradicionalmente, presentan limitaciones debido a la falta de objetividad y la dependencia del juicio y habilidades del fisioterapeuta, lo que puede afectar la calidad de la terapia. Ante esta problemática, el presente trabajo de grado se enfocó en el diseño y desarrollo de un prototipo para el apoyo de la terapia respiratoria con vibraciones, orientado a población adulta. El prototipo fue diseñado para proporcionar una alternativa tecnológica que permita mejorar la precisión, objetividad y adaptabilidad del tratamiento. Para su desarrollo se utilizó la metodología Design Thinking, abordando las fases de empatía, ideación, diseño, implementación y validación. En la etapa inicial se identificaron las necesidades clínicas mediante entrevistas a fisioterapeutas y/o terapeutas respiratorios y revisión bibliográfica. Luego se definieron los parámetros de diseño, se desarrollaron propuestas de solución, y se construyó el prototipo con componentes electrónicos y sistemas de vibración. El prototipo fue validado mediante pruebas con un sensor y un simulador de alta fidelidad, evidenciando una concordancia entre las vibraciones programadas y las realmente registradas con el sensor. Además, se diseñó una aplicación móvil que permite controlar el dispositivo de forma remota, facilitando su uso en entornos clínicos y ambulatorios. Los resultados muestran el potencial del sistema para apoyar la terapia respiratoria con mayor objetividad, comodidad y adaptabilidad. Finalmente, se proponen líneas futuras de trabajo orientadas a la mejora del sistema de hardware y software, con el fin de fortalecer su aplicación en el campo de la fisioterapia respiratoria.
Desarrollo de Sistema Portátil para el Monitoreo Continuo de la Presión Arterial Basado en Fotopletismografía (PPG)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Canaval Dicue, Valentina; Marmolejo Hernández, Natalia; Palacios Duarte, Juan Esteban; Torres Valencia, Cristian Alejandro
La hipertensión arterial constituye uno de los principales problemas de salud pública a nivel mundial debido a su alta prevalencia, carácter asintomático y estrecha relación con enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares. En respuesta a esta problemática, se desarrolló un sistema portátil para el monitoreo continuo de la presión arterial, basado en una técnica óptica no invasiva, orientado al seguimiento continuo de la salud cardiovascular. El proyecto abarcó el procesamiento de señales fisiológicas, el diseño electrónico del sistema y la implementación de un modelo matemático predictivo que permite estimar los valores de presión arterial sistólica y diastólica a partir de las características de la señal adquirida. Asimismo, se integró un sistema de comunicación inalámbrica que posibilita la visualización de los datos mediante una aplicación móvil, permitiendo el seguimiento de tendencias y la generación de alertas ante valores compatibles con hipertensión. De forma paralela, se desarrolló el diseño físico del prototipo y la fabricación de placas electrónicas personalizadas, garantizando la portabilidad y estabilidad del dispositivo. El prototipo final presentó un funcionamiento estable en condiciones controladas, con una adquisición y transmisión de datos confiables. Los resultados obtenidos evidencian la viabilidad del sistema como una herramienta para el monitoreo continuo de la presión arterial, aportando al desarrollo de tecnologías biomédicas portátiles orientados a la detección temprana y la prevención de enfermedades cardiovasculares.
Desarrollo de un aplicativo móvil para la identificación de arritmias cardíacas mediante procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Muñoz de la Torre, Jereminth; Otero Argel, Karolina María; Vargas Cardona, Hernán Darío
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) representan una preocupación global, siendo una de las principales causas de mortalidad según la Organización Mundial de la Salud (OMS). En Colombia, estas enfermedades ocupan un lugar importante en las estadísticas de mortalidad, destacándolas arritmias cardíacas como un factor crítico debido a su potencial para desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC). El objetivo de esta propuesta es desarrollar un aplicativo móvil basado en procesamiento digital de señales ECG y aprendizaje automático para identificar arritmias cardíacas y alertar sobre la posibilidad de MSC en pacientes con antecedentes cardiovasculares o enfermedades crónicas. La metodología del estudio se estructura en varias etapas, incluyendo la selección de la base de datos ECG adecuada, el procesamiento de señales, la extracción de características, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la validación y evaluación de los modelos, la implementación del aplicativo móvil y la validación del mismo mediante simuladores de ECG. Los resultados obtenidos incluyen un modelo de aprendizaje automático con una precisión del 96 %, lo que demuestra su eficacia en la clasificación de arritmias cardíacas. Además, se logró integrar exitosamente el modelo en el aplicativo móvil denominado KIBO, el cual ofrece tres salidas principales: el ritmo cardíaco, la identificación de arritmias potencialmente peligrosas capaces de desencadenar muerte súbita cardíaca (MSC), y el vector de ECG asociado. Esto permite lograr el fin último de activar de manera oportuna una ruta de atención en emergencias, mejorando la respuesta ante posibles complicaciones relacionadas con MSC y contribuyendo a la prevención de eventos fatales.
Desarrollo de un nanosensor de grafeno inducido por láser (LIG) para detección de las variantes 16 y 18 del virus del papiloma humano (VPH)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Orozco Sarria, Isabella; Navarro Chica, Carlos Enrique
El cáncer cervicouterino representa una de las principales causas de mortalidad por cáncer en mujeres en Colombia y América Latina, siendo el virus del papiloma humano (VPH), particularmente las variantes de alto riesgo VPH 16 y VPH 18, el principal agente etiológico. Las limitaciones de acceso, costo y complejidad de los métodos de detección convencionales evidencian la necesidad de tecnologías de diagnóstico innovadoras, portátiles y asequibles. En el presente estudio se reporta el desarrollo y la validación de un biosensor electroquímico basado en LIG para la cuantificación simultánea de proteínas L1 (VPH 16 y 18). Se describen los ensayos preliminares que demuestran la viabilidad del prototipo, estableciendo el marco de referencia para el futuro escalamiento y optimización de este sistema de diagnóstico multiplexado. Se evaluaron tres tratamientos de modificación superficial del LIG: hidratación previa, exposición a aire y plasma de aire. Los resultados indicaron que el tratamiento con plasma fue el más efectivo para conferir hidrofilicidad al material mediante la introducción de grupos oxigenados en la superficie. Sin embargo, compromete la estabilidad de la red del grafeno al introducir defectos que afectan su conductividad. Por el contrario, la impresión directa demostró ser una alternativa superior para la posterior etapa de inmovilización, ya que garantiza un soporte más homogéneo y con menor alteración de sus propiedades intrínsecas. La validación analítica del sensor incluyó la evaluación de linealidad, sensibilidad, selectividad y robustez. El biosensor presentó un comportamiento lineal entre 6.25 y 200 ng/mL, con un límite de detección de 2.87 ng/mL y un límite de cuantificación de 8.71 ng/mL, representando una mejora de aproximadamente 62 veces en sensibilidad respecto a un nanosensor colorimétrico previamente desarrollado para la misma aplicación. El proceso de obtención del biosensor demostró ser robusto ante variaciones en el tiempo de incubación del anticuerpo durante el proceso de funcionalización. Se identificó una limitación en la selectividad entre VPH 16 L1 y VPH 18 L1, atribuible a la similitud estructural entre ambas proteínas. La prueba de concepto del dispositivo multiplexado con dos electrodos de trabajo demostró la detección simultánea de ambas proteínas en orina artificial sin interferencia significativa de la matriz urinaria, constituyendo un prototipo con potencial para su aplicación en el diagnóstico no invasivo del VPH.
Desarrollo de un sistema predictivo para el apoyo en el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer mediante inteligencia artificial y estudios PET
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Bolaños Aldana, Alejandra; Castillo Estacio, Nicoll Dayana; Vargas Cardona, Hernán Darío
La enfermedad de Alzheimer constituye la principal causa de demencia a nivel mundial, afectando a más de 55 millones de personas. No obstante, su diagnóstico temprano continúa siendo un desafío clínico relevante, dado que los métodos convencionales suelen identificar la enfermedad en fases avanzadas, cuando las alternativas terapéuticas son limitadas. En este contexto, el presente trabajo desarrolló un sistema predictivo orientado al apoyo en el diagnóstico temprano de la enfermedad de Alzheimer mediante el uso de inteligencia artificial aplicada a estudios de tomografía por emisión de positrones (PET). El objetivo principal consistió en integrar técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para la clasificación de pacientes en tres categorías diagnósticas: cognitivamente normal, deterioro cognitivo leve y enfermedad de Alzheimer. La metodología se fundamentó en el uso de datos del repositorio público ADNI, incorporando un total de 5,673 imágenes PET adquiridas con diferentes radiofármacos, así como 4,617 registros clínicos que incluyen variables sociodemográficas, cognitivas y genéticas. Para el análisis de neuroimagen, se implementaron y compararon tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales tridimensionales: ResNet3D, un enfoque de transfer learning basado en ResNet10-3D preentrenado y la arquitectura VoxCNN3D. De manera complementaria, se evaluaron modelos clásicos de aprendizaje automático aplicados a datos tabulares, específicamente K-Nearest Neighbors, Naive Bayes y Random Forest. Adicionalmente, se desarrolló un modelo híbrido que integró las representaciones profundas extraídas por ResNet10-3D con variables clínicas procesadas mediante Random Forest, con el fin de aprovechar información multimodal. Los resultados evidenciaron que el modelo híbrido alcanzó el mejor desempeño global, logrando una exactitud del 77.12% en el conjunto de prueba, superando de manera significativa a los modelos individuales. En particular, el sistema obtuvo una precisión del 100% para la clase Alzheimer, un recall del 94.92% para la clase de controles normales y métricas balanceadas para la categoría de deterioro cognitivo leve, lo que refleja una adecuada capacidad discriminativa. Como parte del desarrollo tecnológico, se implementó una interfaz gráfica funcional mediante Gradio, la cual permite la carga de estudios PET, la captura de información clínica, la visualización multiplanar de las neuroimágenes y la generación automática de reportes diagnósticos en formatos TXT y PDF. En conclusión, este trabajo demuestra que la integración multimodal de neuroimagen funcional y datos clínicos, mediante técnicas avanzadas de inteligencia artificial, mejora de forma sustancial el desempeño diagnóstico frente a enfoques unimodales. El sistema propuesto se perfila como una herramienta prometedora de apoyo al diagnóstico clínico, con potencial para fortalecer la detección temprana y la estratificación de pacientes dentro del espectro del deterioro cognitivo.
Desarrollo de una herramienta de entrenamiento y evaluación del uso adecuado del electrobisturí enfocada en la seguridad del paciente
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Ceballos Rivera, Laura Isabel; Corchuelo Guzmán, Valentina; Palacios Duarte, Juan Esteban
El uso seguro del electrobisturí en procedimientos quirúrgicos representa un desafío crítico para la seguridad del paciente, dado que su manejo inadecuado puede desencadenar eventos adversos como quemaduras, incendios quirúrgicos y lesiones térmicas. Pese a su alta frecuencia de uso, la formación del personal asistencial en el uso de este dispositivo suele ser limitada e informal. Frente a esta necesidad, el presente trabajo de grado tuvo como objetivo general desarrollar una herramienta de entrenamiento y evaluación para el uso seguro del electrobisturí, basada en realidad virtual y elementos de gamificación. Los objetivos específicos del proyecto incluyeron: identificar las principales variables y retos asociados al uso del electrobisturí, diseñar e implementar un entorno virtual interactivo que simulará de manera fiel las prácticas clínicas relacionadas con este dispositivo, y verificar la funcionalidad de la herramienta mediante un modelo de evaluación cuantitativo. El proyecto se desarrolló como una investigación aplicada, con enfoque mixto. Se realizó una revisión de literatura, entrevistas estructuradas y posteriormente se diseñó un entorno de entrenamiento en realidad virtual mediante el motor Unity. La herramienta resultante incluye un nivel completo que guía al usuario en etapas clave como la preparación de la piel, la colocación del electrodo de retorno, la configuración segura del equipo, y la ejecución de las funciones de corte y coagulación. La evaluación de la herramienta se llevó a cabo utilizando el modelo de Kirkpatrick, abordando los niveles de reacción, aprendizaje, comportamiento y resultados. Los datos obtenidos evidenciaron una alta aceptación por parte de los usuarios, así como mejoras significativas en el conocimiento y habilidades técnicas relacionadas con el uso seguro del electrobisturí. Entre las principales conclusiones, se destaca que la herramienta constituye una estrategia innovadora y efectiva para fortalecer la capacitación del personal asistencial en el ámbito de la tecnología biomédica. Asimismo, ofrece un entorno exento de riesgos reales para el paciente, permitiendo la repetición y evaluación constante de prácticas seguras. Finalmente, el diseño modular de la herramienta abre la posibilidad para futuras mejoras y ampliaciones.
Desarrollo de una herramienta para la clasificación de movimientos de la mano asociados al síndrome del túnel carpiano mediante aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Arango Valencia, Karen Nicolle; Palacios Duarte, Juan Esteban; Corchuelo Guzmán, Valentina
El síndrome del túnel carpiano (STC) es una neuropatía que se genera por la compresión del nervio mediano y compromete la función de la mano constituyendo una causa frecuente de ausentismo laboral. Su detección temprana es limitada por la falta de herramientas objetivas para evaluar patrones de movimiento asociados al riesgo biomecánico. En este proyecto se desarrolla una herramienta para clasificar movimientos de la mano vinculados al STC a partir de señales de sEMG y aprendizaje automático. A partir de una revisión de repositorios públicos y empleando el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), se seleccionó NinaPro DB2 (Ejercicio B), que incluye movimientos funcionales con gestos de riesgo como la flexión, extensión y desviaciones de la muñeca. Las señales provenientes de la base de datos se filtraron (20–450 Hz, notch 50 Hz), normalizaron mediante Z-score y segmentaron en 44 526 ventanas, con un desbalance de clases cercano a 1:4 (riesgo vs. seguro). Se entrenaron modelos clásicos basados en 144 características (Ensemble Subspace KNN y Random Forest) y modelos profundos sobre secuencias crudas (CNN-LSTM y BiLSTM), evaluando distintas estrategias de balanceo: sobremuestreo sintético en ML y data augmentation temporal y Focal Loss en DL. Los resultados muestran que el desempeño depende fuertemente del tratamiento del desbalance. Con ADASYN, el modelo Random Forest alcanzó un AUC de 0.906, una sensibilidad del 86% para la clase de riesgo y un F1-score de 0.83, siendo el clasificador más robusto. En los modelos profundos, la mejor configuración se obtuvo combinando únicamente data augmentation (jittering, scaling y time-warping), donde la CNN-LSTM alcanzó un AUC de 0.764, una sensibilidad cercana al 61% y un F1-score de 0.62, mientras que el BiLSTM logró una sensibilidad del 65% y un F1-score de 0.59. En conjunto, los modelos clásicos con sobremuestreo sintético capturan con mayor eficacia las diferencias entre movimientos seguros y de riesgo en bases con variabilidad temporal limitada. El sistema se integró en un prototipo funcional con backend en Flask e interfaz web, que replica el preprocesamiento y permite realizar inferencia sobre nuevas señales sEMG. Los resultados demuestran la viabilidad de un enfoque no invasivo para monitorear patrones motores asociados al riesgo de STC y sientan las bases para herramientas de prevención accesibles en entornos ocupacionales.
Desarrollo de una herramienta que permita la automatización de la extracción de la información de alertas sanitarias
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Córdoba Narváez, Alejandro; Quintero Moreno, Gabriela; Pedreros Arango, Natalia
El presente proyecto se centra en el desarrollo de un aplicativo especializado para la extracción automatizada de información de alertas sanitarias, con el objetivo de mejorar la gestión de la información en el ámbito de la salud pública. Se justifica la necesidad de esta herramienta debido a las limitaciones del proceso manual actual, que es propenso a errores y consume mucho tiempo. Para abordar esta problemática, se proponen métodos avanzados de automatización y procesamiento de datos, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el machine learning y los algoritmos de scraping. Estas tecnologías permitirán no solo extraer datos de manera automática, sino también procesarlos y estructurarlos adecuadamente para su integración en bases de datos. El proyecto se fundamenta en principios teóricos de NLP, minería de datos y aprendizaje automático, con el objetivo de desarrollar un sistema capaz de interpretar y contextualizar la información de las alertas sanitarias. Esto mejorará la eficiencia y la precisión de la extracción de datos, así como la actualización oportuna de las bases de datos de salud pública. La implementación práctica del aplicativo ofrecerá beneficios significativos, incluyendo una mayor eficiencia operativa, una mayor confiabilidad de la información y una respuesta más rápida a emergencias sanitarias. El alcance del proyecto incluye el desarrollo de un aplicativo que se enfoque exclusivamente en la extracción de información de alertas sanitarias preexistentes y su integración con las bases de datos existentes. No se abordarán aspectos relacionados con la creación de alertas ni la generación de informes clínicos. El impacto esperado de este aplicativo en la eficiencia operativa de las entidades de salud pública es significativo, ya que facilitará la toma de decisiones informadas y mejorará la capacidad de respuesta ante emergencias sanitarias.
Desarrollo de una prueba de flujo lateral con nanopartículas de oro conjugadas para la detección selectiva de variantes de alto riesgo del Virus del Papiloma Humano (VPH)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) López Abella, Juan José; Valencia Piedrahita, María Paula; Jaramillo Botero, Andrés; Navarro Chica, Carlos Enrique
El cáncer cervicouterino (CCU) es una preocupación de salud global, especialmente en América Latina, donde sus tasas de mortalidad son elevadas. En Colombia, representa la principal causa de muerte para mujeres entre los 30 y 59 años de edad. El virus del papiloma humano (VPH), particularmente las variantes VPH16 y VPH18, son responsables de la gran mayoría de los casos de cáncer cervical, vulvar, vaginal anal y orofaríngeo en mujeres. A pesar de su importancia, solo el 23.2 % de las mujeres en Colombia se han sometido a pruebas de detección del VPH en los últimos cinco años, principalmente debido a la falta de acceso a las mismas, especialmente en áreas rurales y de bajos recursos económicos. Esto evidencia la necesidad de tecnologías de detección innovadoras y asequibles para mejorar el diagnóstico temprano y la prevención de este cáncer. En este documento se describe el desarrollo y la validación de una prueba de flujo lateral competitiva para la detección selectiva de las variantes de alto riesgo, VPH16 y VPH18, utilizando nanopartículas de oro (AuNPs) funcionalizadas con anticuerpos monoclonales para dichas variantes.
Diseño de un dispositivo para la implementación de la terapia Huella Acuática en neonatos prematuros
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Delgado Parra, Karen Dayana; Posada Pérez, Viviana Marcela; Martínez Álvarez, Alexánder
Este proyecto propone el diseño de un dispositivo terapéutico para apoyar la implementación de la terapia Huella Acuática en neonatos prematuros. Esta terapia, desarrollada en la Fundación Neuroprematuros, busca simular el ambiente intrauterino mediante la estimulación sensorial en medio acuático, favoreciendo el desarrollo neurológico de los bebés hospitalizados en Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN). Se espera que el resultado final sea una propuesta de rediseño funcional, segura y viable para entornos clínicos, desarrollada teniendo en cuenta la experiencia del usuario, que permita mejorar la calidad y eficiencia de la terapia. El proyecto se desarrollará en cuatro fases: recolección de información clínica y técnica, rediseño estructural, integración de un sistema de control térmico, y validación del diseño mediante un prototipo de laboratorio. Se espera que el resultado final sea una propuesta funcional, segura y viable para entornos clínicos, que permita mejorar la calidad y eficiencia de la terapia. Este trabajo se enmarca en el área de la ingeniería biomédica, con un enfoque aplicado a la rehabilitación y terapia física.
Diseño de un producto que simule las condiciones táctiles y vestibulares del útero para favorecer el desarrollo sensorial en bebés prematuros en la unidad de cuidado intensivo neonatal
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Monroy Lasso, Juan; Aguilar Zambrano, Jaime Alberto; Corchuelo Guzmán, Valentina
El nacimiento prematuro representa un desafío global significativo, con más de 13 millones de bebés nacidos prematuros en 2020, lo que equivale a uno de cada diez nacimientos [1]. Estas condiciones pueden dar lugar a complicaciones graves, como deficiencias motoras o parálisis cerebral en un porcentaje considerable de estos neonatos [2]. Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un dispositivo de estimulación táctil y vestibular que simule las condiciones táctiles y de contención del útero materno para apoyar el desarrollo neurosensorial de bebés prematuros en unidades de cuidado intensivo neonatal (UCIN). Para el diseño del producto se utilizó el método TRIZ y el Diseño Axiomático para los procesos de análisis del problema y para la síntesis del producto. En el proceso de análisis se realizó una revisión de literatura científica, el análisis de patentes y consultas con expertos en neonatología y fisioterapia. El prototipo incorpora un diseño biomimético inspirado en las propiedades mecánicas del útero, utilizando materiales como siliconas catalizadas con platino para emular la elasticidad y contención uterina [3]. Además, se realizaron simulaciones de elementos finitos (FEA) para evaluar la seguridad y la funcionalidad del diseño, comparando el comportamiento del material con las condiciones reales del útero [4]. El prototipo incluye un sistema electrónico con sensores y actuadores para proporcionar estímulos táctiles y vestibulares ajustables. Las pruebas de validación realizadas en un entorno simulado de UCIN mostraron una alta compatibilidad con los protocolos hospitalarios y una percepción positiva de su seguridad y efectividad por parte del personal médico. Este dispositivo no solo busca mejorar el desarrollo físico y neurosensorial de los bebés prematuros, sino también reducir el estrés de los padres, fomentando el vínculo familiar [2]. Las mejoras futuras incluyen explorar otros materiales, realizar simulaciones más avanzadas, y diseñar el producto personalizable para varios tamaños. Este proyecto constituye un paso innovador en la ingeniería biomédica, con potencial para transformar el cuidado neonatal en los bebes prematuros.
Diseño de un protocolo de mejora para la hemodiálisis en Colombia, basado en ISO 9001:2015
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Rodríguez Hernández, María José; Botina Muñoz, Flor Neyfy; Soto González, Angélica María
La enfermedad renal crónica (ERC) representa un desafío creciente en Colombia, donde la demanda de hemodiálisis ha aumentado debido al envejecimiento poblacional y la alta prevalencia de enfermedades crónicas. Sin embargo, la tercerización de este servicio ha generado disparidades en la calidad de atención. Este proyecto propuso el diseño de un protocolo de mejora para la hemodiálisis, basado en la norma ISO 9001:2015, mediante análisis documental. Se identificaron deficiencias en infraestructura, protocolos y gestión hospitalaria, proponiendo la estandarización de procesos para optimizar la eficiencia, garantizar la seguridad del paciente y fortalecer la calidad del servicio. El estudio se desarrolló bajo un enfoque de estudio documental (análisis de fuentes secundarias), con revisión bibliográfica, análisis de modelos internacionales y formulación de un protocolo adaptable al contexto colombiano. Así mismo, se establecieron aportes desde la ingeniería biomédica en el manejo de equipos, estandarización de procedimientos y sostenibilidad del sistema. Los entregables incluyeron un diagnóstico, una matriz comparativa, una guía de implementación y el protocolo de mejora. Esta propuesta pretendía reducir el impacto negativo de la tercerización y contribuir a una atención más equitativa y eficiente en los servicios de salud renal.
Diseño de un sistema de monitoreo de variables indirectas de fatiga muscular durante la actividad física en deportistas de alto rendimiento
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Nieto Ángel, Mariana; Ramírez Agredo, Isabela; Tobón Llano, Luis Eduardo
La fatiga muscular es un desafío relevante en el ámbito deportivo, especialmente en deportistas de alto rendimiento, ya que afecta directamente la capacidad funcional y eleva el riesgo de lesiones. El monitoreo en tiempo real de esta condición todavía presenta limitaciones, debido a la falta de herramientas portátiles, accesibles y precisas que permitan detectarla de forma no invasiva durante la actividad física. El objetivo de esta propuesta es desarrollar un sistema de monitoreo portátil basado en tecnologías avanzadas de sensores para medir indicadores relacionados con la fatiga muscular durante el entrenamiento. Para su diseño, se utilizó una metodología que incluyó el análisis conceptual del sistema, la selección e integración de sensores fisiológicos, la implementación de un circuito de acondicionamiento de señal, el procesamiento digital a través de un microcontrolador y la visualización de datos mediante interfaces gráficas. Además, se verificó el funcionamiento del prototipo en condiciones controladas mediante pruebas de laboratorio, para finalmente validar su desempeño mediante pruebas piloto. El sistema desarrollado permite a los entrenadores identificar los momentos clave del entrenamiento en los cuales los deportistas se encuentran más propensos a padecer fatiga muscular con base en sus condiciones fisiológicas. Esta iniciativa representa un avance en la incorporación de tecnologías biomédicas al deporte, con impacto positivo en el rendimiento y la salud de los deportistas de alto rendimiento.
Diseño e implementación de un simulador de ecografía con transductor con movimiento tridimensional y software de visualización
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ogonaga García, Carlos Alberto; Monsalve Guerrero, Gustavo Alejandro; Torres Valencia, Cristian Alejandro; Palacios Duarte, Juan Esteban
Colombia enfrenta una marcada escasez de especialistas en ecografía y una limitada oferta de simuladores accesibles debido a sus altos costos, lo que dificulta el entrenamiento médico y afecta la calidad del diagnóstico. El objetivo general de este proyecto fue diseñar e implementar un simulador de ecografía de bajo costo que integra un transductor con movimiento tridimensional (X, Y, Z) y un software de visualización para fortalecer la formación académica. La estrategia propuesta consistió en el desarrollo del prototipo EchoTrainer, el cual utiliza un transductor ergonómico impreso en 3D y un vientre sintético fabricado con elastómero de poliuretano para mayor realismo. El sistema emplea un sensor óptico (PAN3101DB) para el rastreo de posición X-Y y un sensor de fuerza (FSR) para medir la presión en el eje Z. Estos datos se procesan mediante un microcontrolador y una interfaz en Python que sincroniza el movimiento físico con el despliegue de imágenes ecográficas reales. Como resultado, se obtuvo un dispositivo funcional cuya validación metrológica mediante la prueba Gage R&R arrojó una variabilidad menor al 6 % en ambos ejes, calificándolo como un sistema excelente y altamente consistente. Asimismo, la evaluación con especialistas de la salud resultó en una recomendación del 100 % como alternativa válida para la práctica inicial, demostrando ser una herramienta pedagógica eficaz y accesible para entornos de recursos limitados.
Diseño e implementación de un sistema de localización para equipos biomédicos mediante la integración de tecnología RFID y WIFI
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Arroyave Restrepo, Joseph; Corchuelo Guzmán, Valentina; Palacios Duarte, Juan Esteban
Las instituciones prestadoras de servicios de salud en Colombia enfrentan un desafío crítico relacionado con la localización de equipos biomédicos necesarios para procedimientos médicos, loque genera pérdidas de tiempo. Este problema se agrava por la seguridad de los equipos y su impacto en el cumplimiento de estándares de habilitación de servicios de salud. Este proyecto tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de localización de equipos biomédicos mediante la integración de tecnología RFID (radio-frequency identification) y WIFI. Para lograrlo, se analizará la normativa de salud colombiana, se diseñará un sistema de localización basado en áreas de circulación, puntos de acceso, labores y necesidades del personal técnico y asistencial, y se verificará su funcionamiento en un entorno de prueba. La implementación de tecnología RFID se presenta como una herramienta prometedora para la gestión de equipos biomédicos. El prototipo del sistema incluye etiquetas RFID, receptores RFID, y una base de datos dispuesta en un servicio de cloud en línea. Para el alcance del proyecto, se estableció la implementación de un prototipo del sistema de localización en el Hospital Simulado de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Este prototipo estará diseñado para satisfacer las necesidades identificadas en términos de localización dentro de una institución de salud de alta complejidad en Santiago de Cali. El informe final incluirá una descripción detallada de los componentes del sistema, su arquitectura y su funcionamiento.
Diseño e implementación de un sistema de monitoreo IoT para incubadoras neonatales cerradas mediante sensores integrados
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Bernal Muñoz, Angélica; Hurtado Zúñiga, Isabella; Palacios Duarte, Juan Esteban; Corchuelo Guzmán, Valentina
Para este proyecto de grado se desarrolló un sistema de monitoreo integral para el monitoreo de múltiples incubadoras neonatales cerradas, utilizando sensores y una plataforma IoT para enviar variables al personal de salud de forma remota. Esta propuesta surge ante la necesidad de optimizar la supervisión de los neonatos prematuros, los cuales deben de permanecer en un ambiente controlado y una vigilancia constante para asegurar su desarrollo y seguridad. Los sistemas actuales permiten monitorear las variables de forma local, lo cual supone un problema a la hora de gestionar múltiples incubadoras. El sistema propuesto incluye la selección y validación de sensores, el diseño del circuito de adquisición de datos, su integración con un microcontrolador y una interfaz IoT, así como pruebas en un entorno simulado en el hospital de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Se realizaron dos prototipos para monitorear las variables de dos incubadoras neonatales, mediante la integración de sensores y la comunicación IoT para entregar la información a una interfaz para el uso remoto. Los resultados obtenidos evidenciaron que la mayoría de las variables cumplen con los criterios de validación establecidos gracias a la revisión de literatura. No obstante, en el caso de la medición de ruido, se identificaron limitaciones asociadas a factores externos que afectaron su correcto funcionamiento dentro del alcance del proyecto. Para algunos sensores, fue necesario realizar ajustes de calibración, como la aplicación de un offset en la medición de temperatura, una corrección lineal en la humedad y la calibración del sistema de peso mediante un factor de escala para la interpretación de los datos del módulo HX711. Se implementó también una interfaz IoT que permite la visualización sencilla de los datos obtenidos por los sistemas mediante WiFi, facilitando la interpretación de la información y contribuyendo a mejorar la supervisión simultánea de múltiples incubadoras. En conjunto, se obtuvo un prototipo funcional, demostrando así la viabilidad de la implementación de tecnologías IoT junto con la integración de sensores para la adquisición de datos en este tipo de aplicaciones.