Ingeniería Biomédica

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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.
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.
Sistema multisuperficie para análisis biomecánico de la rodilla
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Hurtado Betancur, Juliana; Lasso Gómez, Daniela; Posada Pérez, Viviana Marcela
La rehabilitación funcional de la rodilla continúa siendo un campo que plantea múltiples desafíos, tanto desde el punto de vista clínico como tecnológico. A pesar del desarrollo de nuevas técnicas terapéuticas y del uso creciente de herramientas biomecánicas, aún persisten vacíos importantes en la forma en que se evalúa el progreso de un paciente tras una lesión articular. Las metodologías empleadas actualmente tienden a centrarse en entornos controlados, donde las condiciones son estables y repetibles, pero poco representativas de las exigencias reales a las que se enfrenta el cuerpo durante actividades diarias o deportivas. Esta desconexión entre el contexto clínico y la vida cotidiana limita la eficacia de los tratamientos, ya que no permite anticipar cómo responderá la articulación ante situaciones que implican superficies irregulares, cambios de dirección, impacto o desequilibrios imprevistos. En este escenario, la necesidad de contar con evaluaciones funcionales más precisas, objetivas y contextualizadas se vuelve evidente. Frente a esta problemática, el proyecto plantea el diseño e implementación de un sistema de evaluación biomecánica capaz de hacer caracterización cinemática y neuromuscular y la estabilidad articular en rodillas lesionadas, utilizando sensores integrados y superficies intercambiables que simulan condiciones reales como césped, pavimento o arena. La implementación del sistema será mediante una estructura metálica de lámina galvanizada, la cual servirá como base estructural para su integración y funcionamiento. A través de esta propuesta, se busca generar una solución técnica que permita obtener datos objetivos y también interpretarlos de forma clínica según el comportamiento funcional de cada paciente.
Sistema de clasificación de la genética tumoral del Glioblastoma Multiforme
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Castillo Garzón, Juan Pablo; Pineda Toro, Julio César; Torres Valencia, Cristian Alejandro
El glioblastoma multiforme es el tumor cerebral maligno primario más agresivo en adultos, con una mediana de supervivencia de 15 meses. La distinción entre el glioblastoma con mutación del gen isocitrato deshidrogenasa y el de tipo wildtype tiene implicaciones pronósticas y terapéuticas directas, pero su determinación convencional requiere biopsia tisular invasiva. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje automático que clasifique de forma no invasiva el estado mutacional del gen isocitrato deshidrogenasa en glioblastoma multiforme a partir de imágenes de resonancia magnética multiparamétrica, como herramienta de soporte diagnóstico. Se consolidó una base de datos de 527 casos con etiqueta mutacional validada provenientes de tres repositorios públicos internacionales, con un desbalance de clases de 6.6:1 entre ambas variantes. Sobre este conjunto se desarrolló un pipeline automatizado que integra la eliminación del cráneo me- diante redes neuronales con HD-BET, la segmentación tumoral automática con SegResNet BraTS23, y la extracción y selección de características radiómicas sobre la secuencia con gadolinio. A partir de 1130 características extraídas se retuvieron 30 descriptores con mayor poder discriminativo para entrenar un modelo de regresión logística. Paralelamente, se entrenaron dos arquitecturas de apren- dizaje profundo volumétrico con transferencia de aprendizaje: SegResNet BraTS23 y MedicalNet ResNet-18. Ambos enfoques incorporaron estrategias explícitas de compensación del desbalance de clases durante el entrenamiento. Los modelos fueron evaluados sobre un conjunto de prueba independiente de 106 casos mediante métricas robustas frente al desbalance. El modelo de regresión logística obtuvo el mejor rendimiento global con área bajo la curva de 0.9138, especificidad del 90.22 por ciento y coeficiente de corre- lación de Matthews de 0.5953. MedicalNet ResNet-18 con transferencia de aprendizaje alcanzó un área bajo la curva de 0.9014 con sensibilidad del 85.71 por ciento, sugiriendo que ambos enfoques son competitivos y podrían capturar información complementaria sobre la heterogeneidad tumoral asociada al estado mutacional. Los resultados fueron integrados en una plataforma interactiva que permite cargar imágenes en formatos nativos de resonancia magnética, ejecutar el pipeline completo de inferencia, visualizar la segmentación tumoral mediante un explorador volumétrico interactivo y exportar un reporte con los resultados. Los hallazgos sugieren la viabilidad técnica de clasificar de forma no invasiva el estado mutacional del gen isocitrato deshidrogenasa mediante resonancia magnética, con potencial para complementar los métodos histopatológicos convencionales en entornos de investigación clínica.
Sistema computacional para el análisis biomecánico basado en imágenes de elastografía por ondas de corte destinado al apoyo en la caracterización muscular en osteoartritis de rodilla
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) González Carvajal, Juan José; Posada Pérez, Viviana Marcela; Torres Valencia, Cristian Alejandro
La osteoartritis de rodilla (OA) es una enfermedad articular degenerativa que afecta a más de 374 millones de personas a nivel global y cuya prevalencia continúa en aumento. Más allá del deterioro del cartílago, la enfermedad compromete los músculos periarticulares de la rodilla, alterando su rigidez y propiedades biomecánicas de maneras que los métodos diagnósticos convencionales como la radiografía y la resonancia magnética no logran capturar de forma cuantitativa y accesible. La elastografía por ondas de corte (SWE) emerge como una técnica no invasiva y reproducible capaz de medir la rigidez muscular en tiempo real, sin embargo, su aplicación clínica carece de herramientas que integren, procesen e interpreten sus datos de forma estandarizada. Este proyecto tiene como objetivo diseñar un sistema computacional de análisis biomecánico basado en el procesamiento de imágenes de SWE de los músculos periarticulares de la rodilla, para apoyar la caracterización muscular en el contexto de la osteoartritis, validado con datos de bases de imágenes disponibles. La solución propuesta es una aplicación de escritorio desarrollada en Python, que implementa un pipeline de procesamiento modular. El sistema carga archivos DICOM de SWE, extrae los valores de rigidez muscular y se calculan métricas estadísticas por fotograma y por estudio completo que son útiles para una interpretación clínica de los músculos y, además, conforman un dataset de características utilizado para entrenar y evaluar modelos de clasificación binaria entre pacientes con osteoartritis y sujetos sanos. El resultado es un prototipo funcional validado sobre 276 estudios de 18 pacientes (9 pacientes con OA y 9 pacientes sanos, 132 estudios de pacientes con OA y 144 de pacientes sanos), capaz de extraer características biomecánicas reproducibles, presentándolas de manera clara y directa al usuario contribuyendo a la estandarización del análisis de SWE como herramienta de apoyo en la evaluación de la osteoartritis de rodilla.
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.
Phantom físico para el estudio de los cambios en las propiedades eléctricas asociadas al proceso de cicatrización de la piel
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Casanova Restrepo, Heilyn Yulissa; Romero Béltran, César Augusto; Isaza López, Jesica Andrea
El presente proyecto tuvo como objetivo desarrollar un phantom físico capaz de emular las propiedades eléctricas de la piel durante el proceso de cicatrización, con el fin de identificar los cambios eléctricos en este tejido usando la técnica de bioimpedancia eléctrica. La cicatrización de heridas crónicas afecta a millones de pacientes, generando altas tasas de infección y costos sanitarios; sin embargo, las propiedades eléctricas de la piel en las distintas fases no están completamente descritas en la literatura. Para abordar, se propuso: OE1. Definir las propiedades eléctricas y mecánicas de la piel basada en la literatura para el desarrollo del phantom físico, OE2. Construir un prototipo de phantom físico emulando las propiedades eléctricas y mecánicas durante el proceso de cicatrización de la piel. y OE3. Establecer los cambios en las propiedades eléctricas a partir de las mediciones de bioimpedancia eléctrica en el phantom físico desarrollado. Finalmente, se obtuvo un prototipo funcional capaz de reconocer los cambios en las propiedades eléctricas en función a la geometría de las heridas.
Prototipo biomédico para el acompañamiento en la rehabilitación física de pacientes con afectaciones en el nervio ciático asociadas con discopatía lumbar
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Torres Martínez, Dana Chelsy; Vega Rengifo, Mauricio; Posada Pérez, Viviana Marcela
El dolor asociado a discopatía lumbar y afectación del nervio ciático constituye una de las principales causas de discapacidad musculoesquelética, impactando la movilidad y la calidad de vida de los pacientes. Para el tratamiento de esta afección, la tracción lumbar es una técnica fisioterapéutica utilizada para aliviar la presión sobre los discos intervertebrales y mejorar la funcionalidad; sin embargo, su aplicación se encuentra limitada por la disponibilidad de equipos especializados, costosos y de difícil acceso en entornos académicos o domiciliarios. Por esta razón, este proyecto tiene el objetivo de diseñar y construir un prototipo de equipo biomédico, que, con la orientación de un fisioterapeuta, pueda en un futuro ser utilizado para la rehabilitación física de pacientes con afectación en el nervio ciático asociada a la discopatía lumbar como un complemento de la terapia física, entorno académicos o domiciliarios. El prototipo a construir integrará elementos mecánicos que permitan regular parámetros de tracción, sin requerir intervención clínica directa, limitándose este proyecto a la evaluación de desempeño del prototipo sin realizar pruebas clínicas en pacientes, esperando que este sirva para realizar investigaciones en rehabilitación física a futuro.
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 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.
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.
Sistema implantable de encapsulación y liberación controlada de H2 terapéutico empleando herramientas de procesamiento de polímeros
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Parra Mejía, Amy Sofía; Ospina García, Alejandra; Posada Pérez, Viviana Marcela
Este proyecto de grado diseña y evalúa un sistema de encapsulamiento para la liberación controlada de hidrógeno molecular (H2) con fines biomédicos, combinando policaprolactona (PCL) con partículas de magnesio metálico. La motivación surge de la dificultad técnica de capturar y administrar H2 de forma eficiente, dado su potencial terapéutico en condiciones de inflamación, estrés oxidativo y daño celular. Se desarrollaron y compararon tres métodos de fabricación de la matriz polimérica cargada con magnesio: calentamiento y moldeo, extrusión manual asistida por solvente, y disolución y moldeo. Los prototipos se evaluaron durante cinco semanas en condiciones fisiológicas simuladas, midiendo perfiles de liberación mediante espectrofotometría y cromatografía flash, y utilizando azul de metileno como marcador indirecto de la actividad reductora asociada a la liberación de H2. El método de disolución y moldeo obtuvo el mejor desempeño (4,45/5 en la matriz de decisión), con un perfil de liberación más estable y sostenido, mayor homogeneidad del magnesio en la matriz y mejor reproducibilidad, frente a calentamiento y moldeo (3,00/5) y extrusión manual asistida por solvente (3,05/5). Los resultados confirman la viabilidad del procesamiento de polímeros como estrategia para sistemas de administración controlada de H2 terapéutico, sentando bases para investigaciones futuras que incluyan medición directa de H2, validación de biocompatibilidad in-vitro y escalabilidad hacia entornos clínicos. El proyecto no incluyó ensayos en humanos.
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.
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.

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