Ingeniería Biomédica

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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.
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.
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.
MyoAlert Vision: sistema inteligente de apoyo diagnóstico para la identificación automática del infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST mediante análisis electrocardiográfico
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Daza Cerón, Julieth Alejandra; Obregón Londoño, William Felipe; Torres Valencia, Cristian Alejandro
El infarto agudo de miocardio es una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, con aproximadamente 3 millones de casos al año, siendo su variante con elevación del segmento ST una de las presentaciones más críticas. En Colombia, esta condición figura entre las principales causas de defunción, lo que resalta la necesidad de herramientas que mejoren la detección temprana y la precisión diagnóstica en entornos clínicos. Con el objetivo de brindar soporte diagnóstico a los profesionales de la salud, este trabajo desarrolló MyoAlert Vision, una aplicación web capaz de identificar patrones asociados a la enfermedad en registros de ECG de 12 derivaciones y estimar la localización anatómica del infarto (anterior, inferior, lateral o septal). El sistema integra modelos de aprendizaje automático XGBoost y CNN-1D, alcanzando precisiones del 93 % y 91 % en la detección del evento isquémico, y emplea LightGBM para la identificación de la zona afectada, con una precisión del 86 %. Para esta última etapa, se incorporó un proceso previo que combinó un segundo modelo XGBoost con valores SHAP, con el fin de mejorar la interpretabilidad de los resultados y respaldar la asignación anatómica de las predicciones. En conjunto, estos resultados consolidan a MyoAlert Vision como un prototipo eficiente, que constituye un primer acercamiento al soporte diagnóstico asistido por inteligencia artificial en el infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST.
Sistema de simulación basado en la pupilometría para la detección de posibles traumas craneoencefálicos y ciertas patologías pupilares
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Hormiga Illera, Joan David; Vergara Burbano, Fabio; Vergara Gil, Juan Camilo
El TCE puede provocar alteraciones graves en el cerebro que, de no ser controladas, pueden llevar a un aumento crítico de la presión intracraneal (PIC), lo que puede poner en riesgo la vida del paciente. Por otro lado, la pupilometría es una herramienta clave para identificar disfunciones neurológicas y oculares, ya que la pupila es un indicador sensible de diversos problemas, tanto lo cales como sistémicos. Aunque la pupila puede ser evaluada con instrumentos simples, un análisis inadecuado podría derivar en diagnósticos incorrectos y tratamientos no óptimos. Con el crecimiento exponencial que ha tenido el campo de la salud en los últimos años, se han desarrollado diversas tecnologías de simulación enfocadas en mejorar el entendimiento de distintas patologías o condiciones. Sin embargo, los TCE afectan a muchas personas y, aun así, se evidencia una ausencia de herramientas basadas en la pupilometría que permitan simular este tipo de casos. El proyecto tiene como objetivo el diseño de un sistema integrado de software y hardware para la posible identificación de (TCE) y otras patologías pupilares por medio de la pupilometría. Para su desarrollo se utilizó la metodología design thinking y la implementación se realizó con Godot Engine, Blender y Makey Makey. Este sistema presenta distintas funcionalidades y ventanas, lo que permite recrear casos de problemas asociados a TCE y patologías pupilares, proporcionando diferentes datos del diámetro pupilar y su respuesta. El hardware complementa el software por medio de un sensor de luz, el cual es estimulado por la luz que el usuario genere. La pantalla del computador es la encargada de presentar las diversas opciones y secciones del simulador. La verificación de su funcionalidad se realizó junto con el asesor, como profesional en el área. La solución resultó útil como herramienta de simulación, facilitando la interpretación de signos pupilares asociados a TCE y patologías.
Sistema de soporte al diagnóstico no invasivo de ictericia neonatal en Colombia: un enfoque desde la visión por computador
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Salazar Barney, Camilo; Ruiz Ortiz, Angélica María; Torres Valencia, Cristian Alejandro
La ictericia neonatal es una de las condiciones clínicas más comunes durante los primeros días de vida y su identificación temprana es fundamental para evitar complicaciones asociadas a niveles elevados de bilirrubina. En muchos entornos de atención en salud, en especial aquellos con recursos limitados, el diagnóstico continúa dependiendo de métodos invasivos o evaluaciones visuales sujetas a variabilidad, lo que puede prolongar los tiempos de respuesta y limitar la oportunidad del tratamiento. Este proyecto se desarrolló con el propósito de explorar una alternativa no invasiva basada en el procesamiento digital de imágenes y en la aplicación de modelos de aprendizaje profundo para apoyar la detección de ictericia neonatal y estimar la concentración aproximada de bilirrubina a partir de fotografías neonatales. El alcance del estudio se centró al análisis del conjunto de imágenes y datos presentes en la base de datos de acceso abierto NeoJaundice y no incluyó la validación clínica directa en instituciones de salud. La metodología aplicada se dividió en cuatro etapas. En primer lugar, se realizó un análisis de las imágenes disponibles, determinando las características cromáticas y variaciones relevantes para el diagnóstico. Posteriormente, se implementó un pipeline de preprocesamiento que incluyó normalización de color, segmentación de la región de interés y la generación de una máscara adaptativa orientada a resaltar tonalidades amarillentas. En la tercera etapa, se entrenaron modelos basados en redes neuronales convolucionales para las tareas de clasificación y regresión, ajustando parámetros para obtener predicciones compatibles con las etiquetas del conjunto de datos. Finalmente, se desarrolló una interfaz interactiva que permitiera realizar análisis individuales y por lotes, integrando así el flujo completo de etapas desarrolladas y facilitando la visualización detallada de los análisis realizados. Los resultados obtenidos muestran que el sistema propuesto logró procesar las imágenes del conjunto de datos de manera estable y generar predicciones coherentes con la información disponible, evidenciando que el enfoque planteado constituye una base sólida para avanzar hacia futuras evaluaciones en escenarios clínicos reales.
Uso de la realidad virtual en fisioterapia de paciente cuadripléjico: estudio de caso
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Aguilar Perea, Ángela María; Vergara Gil, Juan Camilo
El dolor neuropático crónico afecta al (42-60)% de pacientes con lesiones medulares, represen tando la principal causa de abandono de fisioterapia. La realidad virtual emerge como estrategia no farmacológica prometedora para el manejo del dolor mediante distracción cognitiva e inmersión multisensorial. Este proyecto desarrolló e implementó un prototipo de realidad virtual inmersiva personalizada para reducir la percepción del dolor durante sesiones de fisioterapia en un pacien te cuadripléjico con dolor neuropático crónico. La metodología incluyó: caracterización exhaustiva de necesidades mediante entrevistas semiestructuradas al participante y al fisioterapeuta tratante; diseño e implementación de un escenario virtual basado en las características naturales del Lago Calima con avatar en primera persona, música de salsa romántica personalizada, y sistema de way points contextual, desarrollado en Unity 2022.3 y optimizado para Meta Quest 3S; y evaluación pre experimental usando la escala de clasificación numérica del dolor. Los resultados demostraron una reducción promedio del 24,1% en la percepción del dolor durante las sesiones con la implemen tación de realidad virtual comparado con el dolor basal convencional. El participante reportó mayor tolerancia a los ejercicios y no presentó efectos adversos como cinetosis. Este estudio establece un precedente metodológico para la implementación de realidad virtual personalizada en tratamientos terapéuticos en Colombia, contribuyendo al desarrollo de tecnologías de asistencia para poblaciones vulnerables con discapacidades motoras.
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.
UterShield: Protegiendo la vida materna en Colombia
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Bravo Guzmán, Lady Stefanía; Vergara Gil, Juan Camilo
El proyecto tiene como objetivo diseñar y desarrollar un prototipo de balón hidrostático económico y funcional para el control de hemorragias postparto, con el fin de reducir la intervención constante del personal de salud y facilitar su acceso en hospitales de Colombia. Este dispositivo, orientado a cuantificar el sangrado de manera precisa, busca ofrecer una solución innovadora para abordar una de las principales causas de mortalidad materna en el país. El desarrollo del prototipo se llevará a cabo en tres fases: recopilación de información técnica y médica, diseño y materiales, y la prueba de su funcionalidad en entornos simulados. Aunque no está destinado para ser escalado comercialmente, el prototipo permitirá evaluar su potencial para mejorar la calidad de la atención obstétrica en los hospitales de Colombia.
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.
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.
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.
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.
Estudio de la Correlación entre los Compuestos Orgánicos Volátiles en el Aliento Exhalado Condensado (AEC) Medidos y el Desarrollo de Diabetes MellitusTipo 2
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Gutiérrez, Daniela; Delvasto, Jerónimo; Jaramillo Botero, Andrés; Viviana, Ortega Burbano
El presente trabajo tuvo como objetivo estudiar los compuestos orgánicos volátiles (COVs) presentes en el aliento exhalado condensado (AEC) para establecer su relación con el riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2. Se empleó cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas (GC-MS) como técnica principal de análisis, lo que permitió detectar y cuantificar los metabolitos volátiles presentes en las muestras. La investigación se estructuró en etapas que incluyeron una revisión teórica, el diseño de un protocolo para la recolección y análisis de muestras, y el posterior tratamiento estadístico de los datos obtenidos. Como resultado, se identificaron diez metabolitos significativamente presentes en individuos clasificados como de alto riesgo de desarrollar diabetes tipo 2. De estos, cinco metabolitos presentan rutas metabólicas de origen endógeno bien descritas, entre los cuales octanal y 6- methyl-5-hepten-2-one destacaron por su relevancia estadística. Estos compuestos son propuestos como posibles biomarcadores tempranos de la enfermedad. La evidencia obtenida respalda el uso del análisis de COVs en AEC como herramienta diagnóstica no invasiva para la detección precoz del riesgo metabólico, contribuyendo al desarrollo de estrategias de medicina predictiva.
Sistema basado en deep learning para el análisis de imágenes de cápsula endoscópica del intestino delgado
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Pabón Andrade, Juan José; Pantoja Londoño, Ingrid Nathalia; Torres Valencia, Cristian Alejandro; Noreña Agudelo, Gonzalo
El presente trabajo describe el diseño y desarrollo de un sistema automatizado basado en deep learning para el análisis de imágenes obtenidas mediante cápsula endoscópica del intestino delgado. El objetivo general consistió en facilitar la identificación, clasificación y localización aproximada de anomalías en dichas imágenes, buscando reducir la carga de trabajo del especialista y mejorar la precisión diagnóstica. Para ello, se seleccionó una base de datos pública que incluye imágenes correspondientes a diferentes patologías y estructuras anatómicas del intestino delgado, las cuales fueron sometidas a un proceso de preprocesamiento para estandarizar su formato y mejorar la calidad de los datos. Posteriormente, se entrenaron y validaron tres modelos de redes neuronales convolucionales, evaluando su desempeño con métricas estándar de clasificación. Los modelos entrenados lograron diferenciar de forma precisa las imágenes según su clase, obteniendo resultados satisfactorios tanto en la detección de patologías como en la identificación de hitos anatómicos, lo que facilitó aproximar la ubicación distal o proximal de dichas imágenes. Finalmente, se integraron los modelos seleccionados en una interfaz gráfica, brindando al usuario la capacidad de interactuar con el sistema de forma intuitiva. Este desarrollo constituye un aporte relevante desde la ingeniería biomédica, al proponer una herramienta de apoyo diagnóstico. Asimismo, se establecen las bases para futuras mejoras relacionadas con la ampliación de la base de datos y la implementación del sistema en escenarios reales de atención médica.
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.
Reconocimiento de expresiones faciales a partir de imágenes para posible soporte de ayuda en personas con Trastorno del Espectro Autista (TEA)
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) González Torres, Miguel Santiago; Pérez Ramírez, Sebastián; Vargas Cardona, Hernán Darío
Este proyecto de grado se centra en el desarrollo de una aplicación software diseñada para la el reconocimiento de expresiones faciales a partir de imágenes para personas con trastorno de espectro autista (TEA), con un enfoque en los niños, buscando la posible mejora de sus habilidades sociales mediante el reconocimiento efectivo de emociones básicas. El núcleo de la aplicación software radica en el uso de técnicas de deep learning, mediante las cuales el sistema aprenderá a identificar emociones a partir de una extensa base de datos de expresiones faciales. La fase de entrenamiento implicará el procesamiento de imágenes de diversas emociones, permitiendo que el prototipo desarrolle un modelo de reconocimiento que se adapte a las variaciones en las expresiones faciales propias de las personas. Una vez entrenado, el aplicativo se utilizará en los autores del proyecto, donde podrá validar y corroborar las emociones detectadas en las imágenes capturadas durante las actividades. Esto permitirá una retroalimentación de calidad, reforzando el aprendizaje en la identificación correcta de las emociones.
Transformando experiencias: prototipo de cabina portátil para estimulación multisensorial de pacientes con discapacidad múltiple en una IPS de la ciudad de Cali
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Bejarano Osorio, Anny Victoria; Saya Home, María Camila; Victoria Mojica, Salomé; Corchuelo Guzmán, Valentina
El presente trabajo aborda el diseño, implementación y validación de una cabina de estimulación multisensorial portátil, orientada a apoyar procesos terapéuticos de pacientes con discapacidad múltiple atendidos en una IPS de la ciudad de Cali. Integrando principios de la ingeniería biomédica, el diseño centrado en el usuario y el enfoque terapéutico interdisciplinar, se desarrolló un dispositivo que proporciona estímulos visuales, auditivos, táctiles y de actividades de la vida diaria (AVD) en un entorno controlado y adaptable. La metodología incluyó la caracterización de necesidades, el diseño físico del prototipo en madera resistente, la integración de paneles interactivos y una validación mediante encuesta aplicada a profesionales de salud. Se evaluaron aspectos como usabilidad, seguridad y funcionalidad. Los resultados reflejan una alta aceptación del dispositivo y su potencial de aplicación en contextos clínicos y educativos. Este proyecto evidencia la importancia del diseño biomédico como herramienta para mejorar la calidad de vida de poblaciones con necesidades especiales, a través de soluciones prácticas, seguras y centradas en la experiencia del usuario.
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 una herramienta para evaluar el impacto ambiental por el uso de equipos biomédicos en el Hospital Simulado de la Pontificia Universidad Javeriana, Cali
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Díaz Sarabia, Denisse Valentina; Restrepo Maldonado, Denisse Valentina; Palacios Duarte, Juan Esteban; Tello Gómez, Isabella
El presente trabajo aborda la necesidad de evaluar y gestionar el impacto ambiental de los equipos biomédicos en el Hospital Simulado de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Este estudio integra conceptos de ingeniería biomédica, gestión ambiental y sostenibilidad para diseñar e implementar una herramienta que cuantifique aspectos como consumo energético, generación de residuos y emisiones de CO2. La metodología adoptada incluyó la recopilación y análisis de datos de equipos biomédicos seleccionados, clasificación según la normativa vigente y el diseño de reportes ambientales. Los resultados destacan la utilidad de la herramienta para optimizar recursos, reducir costos y tomar decisiones informadas en el sector salud, alineándose con objetivos globales de sostenibilidad. Este proyecto presenta estrategias sostenibles aplicadas a la gestión de tecnología biomédica, detallando su implementación y resultados en el desarrollo de una herramienta para la evaluación ambiental.

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