Ingeniería Biomédica
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Publicación Acceso abierto Algoritmo de inteligencia artificial para predecir la respuesta a la inmunoterapia en cáncer(Universidad EIA, 2025) Salazar Ramírez, Juan José; Castaño Portilla, CarolinaRESUMEN: Este trabajo de grado se centra en la validación de un modelo de inteligencia artificial desarrollado para predecir la respuesta de pacientes con tumores sólidos tratados con inmunoterapia basada en inhibidores de puntos de control inmunitario. Aunque la inmunoterapia representa un avance significativo en oncología, su eficacia no es homogénea entre los pacientes, debido a diferencias biológicas y genéticas. Esta variabilidad ha generado la necesidad de identificar biomarcadores que permitan predecir de forma más adecuada qué pacientes podrían beneficiarse del tratamiento. El modelo abordado en este proyecto utiliza datos transcriptómicos obtenidos mediante secuenciación de ARN (RNA-seq) de biopsias tumorales tomadas antes del inicio de la terapia. El desarrollo del proyecto se organizó en tres etapas. En la primera, se recolectaron y procesaron datos transcriptómicos de bases de datos públicas que cumplían con criterios de inclusión como la disponibilidad de respuesta clínica evaluada según los criterios RECIST, así como el uso exclusivo de inmunoterapia anti-PD-1 o anti-PD-L1. Posteriormente, las matrices crudas de conteo fueron normalizadas mediante el método de cuentas por millón (CPM), permitiendo la estandarización de las expresiones génicas entre muestras. Se generaron visualizaciones exploratorias que permitieron validar la calidad de los datos normalizados y descartar muestras atípicas. En la segunda etapa, se entrenó el modelo de aprendizaje automático utilizando los conjuntos de datos Kim, Cho, y un grupo adicional de pacientes nuevos. Las matrices normalizadas fueron evaluadas utilizando métricas como sensibilidad, precisión, F1-score y área bajo la curva (AUC), con el objetivo de determinar la capacidad predictiva del modelo. Finalmente, en la tercera etapa, se evaluó el comportamiento del modelo al aplicar los datos de pacientes nuevos, analizando su capacidad de generalización y desempeño fuera del conjunto de entrenamiento. Los resultados obtenidos respaldan el uso de esta herramienta como un apoyo potencial en decisiones clínicas dentro del contexto de la oncología personalizada. Este estudio contribuye a la medicina de precisión al integrar análisis transcriptómicos completos con algoritmos de aprendizaje automático, facilitando la identificación de pacientes con mayor probabilidad de beneficiarse de la inmunoterapia. Aunque se requiere validación futura con datos prospectivos, los hallazgos indican que el modelo presenta un comportamiento robusto y clínicamente relevante.Publicación Acceso abierto Método para la purificación de nanoestructuras de oro obtenidas por síntesis verde(Universidad EIA, 2025) Perez Agudelo, Maria José; Agudelo Pérez, Natalia Andrea; Echeverri Cuartas, Claudia ElenaRESUMEN: En los últimos años, las nanobarras de oro se han convertido en una de las morfologías más prometedoras dentro del campo de la nanotecnología biomédica, gracias a sus propiedades ópticas, su capacidad de absorber luz en el infrarrojo cercano y su potencial en aplicaciones como la terapia fototérmica, liberación controlada de fármacos y diagnóstico por imagen. No obstante, para su uso efectivo en estos contextos, es indispensable garantizar una muestra purificada, libre tanto de otras morfologías como de compuestos tóxicos como el bromuro de cetiltrimetilamonio (CTAB), utilizado en su síntesis. Este trabajo de grado exploratorio se centró en el diseño y evaluación de un método de purificación de nanobarras de oro obtenidas por síntesis verde, utilizando gradientes de densidad como técnica de separación morfológica. Se evaluaron diferentes moléculas formadoras de gradiente (sacarosa, glicerol, etilenglicol (EG) y PVP), variando las concentraciones, velocidades y tiempos de centrifugación, con el objetivo de identificar las condiciones que permitieran una mejor separación de formas y una posible eliminación de CTAB. Las muestras obtenidas fueron caracterizadas mediante espectroscopía UV-Vis, y se realizó un análisis del cálculo de la relación entre las áreas de los plasmones longitudinal y transversal. Adicionalmente, se aplicaron criterios estadísticos establecidos en la norma ISO 5725-2 para evaluar la repetibilidad y reproducibilidad del método seleccionado. Aunque algunos gradientes mostraron resultados favorables en términos de enriquecimiento en nanobarras, los valores obtenidos para el coeficiente de variación demostraron que el método no es repetible ni reproducible bajo las condiciones actuales. Estos hallazgos reflejan la complejidad de la separación morfológica de las nanobarras. Los resultados de este estudio constituyen una base preliminar útil para futuros trabajos que busquen optimizar métodos de purificación de nanopartículas de oro, y avanzar hacia su uso seguro y efectivo en aplicaciones biomédicas.Publicación Acceso abierto Modelamiento in-silico informado teórica y genómicamente de la proteína prM/M para los cuatro serotipos del virus del dengue(Universidad EIA, 2025) Gómez González, Juan José; Olaya Muñoz, Daniel Alejandro; Villegas Velásquez, SimónRESUMEN: El virus del dengue, transmitido principalmente por el mosquito Aedes aegypti, presenta millones de infecciones anuales que ocurren en brotes periódicos, especialmente en regiones tropicales y subtropicales. La complejidad del comportamiento del dengue surge de la interacción dinámica entre cuatro serotipos distintos, lo que desafía tanto la inmunidad natural como el desarrollo de vacunas, además de un potencial aumento de la gravedad de la enfermedad tras una segunda infección. Comprender el comportamiento molecular de las proteínas del virus del dengue es fundamental para descifrar los mecanismos detrás de la infección viral y la evasión del sistema inmunológico. En esta investigación, se propone una plataforma computacional informada a partir de datos genómicos e información cristalográfica, donde se reconstruyó la estructura tridimensional de la proteína prM/M del virión del dengue mediante AlphaFold3®. Luego, se evaluó el comportamiento físico de dicha proteína para cada serotipo utilizando dinámica molecular, donde se calcularon propiedades fisicoquímicas para determinar las diferencias estructurales y electrostáticas entre los cuatro serotipos. Finalmente, a partir de una formulación integral para el problema electrostático, se calculó el potencial eléctrico, la distribución de carga superficial inducida y la energía electrostática, y así determinar la influencia de las mutaciones presentes en las proteínas y la relación con el comportamiento biológico de cada serotipo del denguePublicación Acceso abierto Construcción de un atlas cerebral usando imágenes de resonancia magnética para el diagnóstico médico en Colombia(Universidad EIA, 2025) Noreña Luján, Emanuell; Castaño López, Juan Carlos; Quintero Zea, AndrésRESUMEN: El presente proyecto tuvo como objetivo principal el desarrollo de un atlas cerebral a partir de imágenes de resonancia magnética (RM) de una cohorte de 92 pacientes colombianos sanos (64 mujeres, 28 hombres; edad 25-48 años), con el fin de que sirva como referencia para el diagnóstico médico y la investigación clínica en Colombia. La metodología comprendió varias fases: (1) el establecimiento de un flujo de trabajo robusto y automatizado para el preprocesamiento de datos DICOM, su conversión a formato NIfTI, y la reorientación estándar; (2) la segmentación automática de 45 estructuras cerebrales y la cuantificación de sus volúmenes utilizando FreeSurfer, lo cual demostró una fiabilidad excepcional (ICC=1.00, Hausdorff 95%=0mm); (3) la construcción de plantillas cerebrales T1 promedio, específicas por sexo y con resolución isotrópica de 1 mm³, representativas de la población estudiada. Adicionalmente, (4) se implementó una aplicación web interactiva con tecnología React.js y Three.js para facilitar el acceso, la visualización 3D y la consulta de los datos volumétricos del atlas por parte de profesionales de la salud e investigadores, demostrando un buen rendimiento técnico. La evaluación formal del atlas y la interfaz mediante pruebas piloto y retroalimentación de expertos en neurociencia y neurología (Objetivo Específico 3) se plantea como una etapa futura crucial para validar su aplicabilidad clínica. Este trabajo sienta un precedente importante al proveer las primeras plantillas cerebrales poblacionales colombianas segregadas por sexo. Este proyecto desarrolló un atlas cerebral tridimensional a partir de imágenes de resonancia magnética estructural de voluntarios sanos en Colombia, con el propósito de ofrecer una guía anatómica representativa de la población local. El recurso apunta a optimizar el diagnóstico clínico, respaldar la investigación neurocientífica y fomentar el diseño de herramientas médicas adaptadas al contexto nacional. La metodología incluyó la recopilación de imágenes de alta resolución, la identificación de estructuras cerebrales clave y la aplicación de técnicas de registro no lineal para alinear los datos individuales. Con ello se generó una plantilla anatómica promedio y se construyeron mapas de probabilidad que describen la variabilidad morfológica entre sujetos. El producto final es un atlas 3D acompañado de una interfaz interactiva que facilita su uso por médicos, investigadores y estudiantes. La plataforma permite visualizar, explorar y descargar los datos, integrándolos de forma sencilla en aplicaciones clínicas y proyectos científicos. En conjunto, este atlas constituye una herramienta de referencia invaluable para el análisis del cerebro humano en el ámbito colombiano y representa un avance decisivo hacia una neuroimagen más precisa y contextualizada.Publicación Acceso abierto Sistema de aprendizaje automático para diagnóstico de alzheimer(Universidad EIA, 2025) Solano Miguel, Salome; Quintero Zea, AndrésRESUMEN: La enfermedad de Alzheimer es una de las principales causas de demencia en todo el mundo. En vista del creciente número de nuevos casos, se necesitan herramientas de diagnóstico accesibles y precisas para apoyar la detección temprana de la enfermedad. Este trabajo presenta un sistema automático de análisis de imágenes por resonancia magnética (MRI) basado en aprendizaje profundo para ayudar a diagnosticar de manera temprana de la enfermedad de Alzheimer. El modelo se desarrolló empleando el conjunto de datos OASIS, al que se le implementó un protocolo de balanceo y aumento de datos para reducir el sesgo de clases. Cuatro arquitecturas de redes neuronales (DenseNet121, ResNet152V2, EfficientNetB0 y VGG16) fueron comparadas de manera uniforme. DenseNet121 fue seleccionada como la más prometedora por su equilibrio entre eficiencia computacional y precisión. Tras la selección del modelo base, se realizó una implementación en dos etapas que comprendió un fine-tuning progresivo, regularización L2, modificación dinámica de la prueba de aprendizaje y debates en clase. Adicionalmente, se incorporaron cinco iteraciones de validación cruzada para asegurar la solidez del desempeño. La interpretabilidad del sistema se aseguró mediante los métodos de visualización Grad-CAM y t-SNE, los cuales corroboraron que el modelo se enfocaba en áreas fundamentales del cerebro como los ventrículos laterales, la corteza entorrinal y el hipocampo. El sistema alcanzó una precisión que superó el 94 % en la evaluación final de un conjunto de pruebas independientes, con una media de AUC de 0,99 y una puntuación F1 de 0,95, lo que indica su factibilidad en entornos clínicos con recursos limitados.Publicación Acceso abierto Diseño de prototipo de dispositivo electromecánico para liposucción asistida por potencia(Universidad EIA, 2025) Gallego Alzate, Simon; Gallego Mesa, Farid Alejandro; Montoya Goez, Yesid; Montagut Ferizzola, Yeison JavierRESUMEN: Este proyecto busca desarrollar un dispositivo electromecánico para liposucción asistida por potencia, enfocado en mitigar las vibraciones transmitidas al cirujano durante el procedimiento. Este problema es relevante debido a que un estudio ha demostrado que el 13% de los profesionales que usan herramientas vibratorias similares sufren afecciones como síndrome de túnel carpiano y contracturas musculares. Extrapolando estos datos, aproximadamente 299 510 cirujanos que realizan liposucciones podrían experimentar lesiones similares. La pertinencia del proyecto radica en mejorar la seguridad y la calidad de vida de los cirujanos, así como optimizar los resultados estéticos y la recuperación de los pacientes. La metodología incluye el diseño inicial del dispositivo utilizando herramientas CAD y simulaciones en software como Fusion 360 y Altium para validar su funcionamiento teórico. Se procedió a la construcción de los componentes mecánicos y electrónicos, seguido del ensamblaje y pruebas en condiciones controladas de laboratorio. Se espera que los resultados del proyecto demuestren una reducción en la transmisión de vibraciones al cirujano, lo que contribuirá a disminuir las lesiones profesionales asociadas y mejorar la eficiencia del procedimiento de liposucción. Adicionalmente, el dispositivo podría ofrecer beneficios directos al paciente, como una mayor homogeneidad en la piel postoperatoria y un tiempo de recuperación más corto.Publicación Acceso abierto Modelo de aprendizaje automático para la detección de gestos de la mano a partir de señales de electromiografía de superficie(Universidad EIA, 2025) Montoya Ortega, Santiago; Quintero Zea, AndrésRESUMEN: En este proyecto de grado se desarrolló un modelo de aprendizaje automático (ML) para la detección de gestos de la mano a partir de señales de electromiografía de superficie (sEMG) con potencial uso en tecnologías de apoyo. Las ayudas asistenciales disponibles para personas con amputaciones o traumas en miembros superiores suelen ser poco efectivas debido a la falta de estrategias de control avanzadas. Con el objetivo de aportar una solución a este problema, se utilizó una base de datos de sEMG de acceso abierto como fuente secundaria de información. El proyecto incluyó la extracción de características relevantes para la identificación de gestos manuales, utilizando herramientas y bibliotecas en Python. Posteriormente, se seleccionaron cinco modelos distintos de aprendizaje automático, para los cuales se diseñó y aplicó un protocolo de entrenamiento individual. El modelo con mejor desempeño fue optimizado mediante ajuste de hiperparámetros. Finalmente, se realizó una comparación de los resultados obtenidos con otros modelos reportados en la literatura científica. Como resultado, el modelo con mejor desempeño exhibió una exactitud superior al 98 % y precisión superior al 98 %.Publicación Sólo datos Desarrollo y validación de un modelo de negocio para la optimización de reservas y facturación en universidades del Valle de Aburrá(Universidad EIA, 2025) Granada Correa, Oriana; Bernate Rocha, Marlon Steven; Lochmuller Lochmuller, ChristianREUSMEN: Appu es una plataforma digital innovadora diseñada para optimizar las reservas y la facturación en cafeterías universitarias del Valle de Aburrá, transformando la experiencia de consumo alimenticio y reduciendo significativamente los tiempos de espera. Su desarrollo responde a la necesidad identificada entre estudiantes, profesores y personal administrativo de contar con soluciones tecnológicas adaptadas a sus rutinas académicas y preferencias. A través de estudios de mercado, sectoriales y financieros, se confirmó la existencia de un nicho de mercado en expansión, impulsado por el alto uso de smartphones y la conectividad móvil en el entorno universitario. Financieramente, Appu proyecta una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 235,58% y un Valor Presente Neto (VPN) de COP 1.353 millones, con flujo de caja positivo desde el primer año (COP 260 millones) y recuperación de la inversión en menos de un año. Los ingresos anuales estimados crecen de COP 684 millones en 2025 a COP 2.277 millones en 2029, con costos operativos que oscilan entre COP 374 millones y COP 730 millones en el mismo periodo. El modelo de negocio se basa en una comisión del 10% por transacción, considerando un ticket promedio de COP 20.000 y una base de 8.400 usuarios activos mensuales, generando más de 16.800 transacciones al mes. La estrategia integral de Appu incluye alianzas con universidades y cafeterías, desarrollo tecnológico escalable y campañas de marketing focalizadas que refuerzan la viabilidad y sostenibilidad del proyecto. Este trabajo evidencia la importancia de integrar dimensiones técnicas, comerciales y sociales en el diseño de soluciones digitales para universidades, destacando el potencial de Appu como un modelo replicable que contribuye a dinamizar el sector gastronómico universitario, mejorar la calidad de vida estudiantil y fomentar la innovación en Colombia.Publicación Acceso abierto Análisis comparativo de la expresión de biomarcadores asociados con la respuesta a la inmunoterapia PD-1/PD-l1 usando herramientas bioinformáticas(Universidad EIA, 2025) Parra Díaz, Sara; Castaño Portilla, CarolinaRESUMEN: En el presente estudio se realizó un análisis comparativo de la expresión génica de biomarcadores asociados a la inmunoterapia dirigida a PD-1 y PD-L1 en tejidos sanos y cancerosos, con el fin de evaluar su especificidad y utilidad clínica. Se utilizaron datos de secuenciación de ARN (RNA-seq) obtenidos de bases de datos públicas, los cuales fueron procesados mediante herramientas bioinformáticas como Cutadapt, STAR, featureCounts y DESeq2. A partir del análisis de expresión diferencial, se identificaron múltiples genes con diferencias significativas en su expresión entre los grupos estudiados: sanos, cáncer, respondedores y no respondedores. Posteriormente, se realizó un análisis de enriquecimiento funcional (GSEA) con base en los resultados del análisis diferencial, revelando rutas biológicas relevantes, como la cascada del complemento y la coagulación, así como procesos relacionados con la regulación inmune y el metabolismo celular. Los resultados demostraron que ciertos genes, como DPYSL5, SFTPC, PAPLN y CXCL9, presentan diferencias significativas entre pacientes que responden o no a la inmunoterapia, lo que sugiere su posible valor como biomarcadores predictivos. Además, el uso combinado de pruebas estadísticas (Kruskal-Wallis y Mann Whitney U) permitió validar la consistencia de la expresión diferencial observada. En conjunto, estos hallazgos respaldan la utilidad de los enfoques bioinformáticos para la identificación de biomarcadores específicos, y contribuyen al desarrollo de herramientas que permitan personalizar las estrategias terapéuticas en oncología.Publicación Acceso abierto Comparación de la cinética de liberación de la curcumina desde partículas nanométricas y micrométricas basadas en quitosano(Universidad EIA, 2025) Durango Durango, Juan Pablo; Agudelo Pérez, Natalia Andrea; Echeverri Cuartas, Claudia ElenaRESUMEN: Los sistemas de liberación de principios activos, como micropartículas y nanopartículas, se destacan por ofrecer ventajas considerables en términos de eficacia, reducción de toxicidad y efectos secundarios, optimizando la administración y la absorción celular. Sin embargo, la influencia de propiedades fisicoquímicas como tamaño y forma en la liberación del principio activo es un punto clave para tener en cuenta. El proyecto se centra en mejorar la efectividad terapéutica de la curcumina, que enfrenta limitaciones debido a su baja solubilidad y rápida metabolización. La propuesta radica en emplear matrices poliméricas basadas en quitosano para encapsular la curcumina y permitir su liberación controlada. Esta estrategia busca superar las barreras actuales para su aplicación médica. El enfoque principal del proyecto consiste en comparar la cinética de liberación de la curcumina cuando se encapsula en micropartículas y nanopartículas basadas en quitosano. La falta de información específica sobre esta comparación es un vacío que esta investigación busca llenar. Al evaluar el efecto de la escala de la partícula en la liberación de curcumina, se espera generar resultados experimentales valiosos para la comunidad científica. Estos datos pueden tener un impacto significativo, ya que podrían ser fundamentales para optimizar no solo la administración de la curcumina, sino también otros compuestos bioactivos. Además, se prevé que los hallazgos contribuyan al diseño de sistemas de administración de fármacos más eficientes y adaptados a necesidades específicas, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la medicina y la terapia farmacológica.Publicación Acceso abierto Detección de errores de medicación durante la prescripción utilizando técnicas de machine learning(Universidad EIA, 2024) Komaromy Cuellar, Alejandro; Camacho Cogollo, Javier EnriqueRESUMEN: Los errores de medicación (EM) pueden ocurrir en cualquiera de las etapas del uso de medicamentos: prescripción, validación, dispensación o administración. Son clasificados como un problema de salud pública a nivel global por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se estima que el 6% de las hospitalizaciones en el mundo son causadas por errores de medicación y son responsables de causar la muerte de 1 de cada 131 pacientes ambulatorios y 1 de cada 854 pacientes que permanecen hospitalizados. Actualmente, los métodos para abordar estos problemas incluyen la implementación de farmacéuticos clínicos apoyados por sistemas de soporte para la decisión clínica (CDSS). Sin embargo, debido al alto volumen de prescripciones que se realizan diariamente en una institución de salud, es normal que ocurran errores humanos. Además, se ha observado que los CDSS implementados generan una gran cantidad de alertas que carecen de relevancia clínica, generando así "ruido" y obstaculizando el proceso de revisión. Para llevar a cabo el presente trabajo, se recuperaron las historias clínicas de una institución de salud local desde 2017 hasta 2022. Estas historias contenían información demográfica del paciente, el tipo de médico y el contenido de la orden. Con esta información, se construyó una base de datos para entrenar y comparar cuatro modelos de aprendizaje automático (KNN, Árbol de decisiones con Gradient Boosting, Red Neuronal y Bosques Aleatorios). El rendimiento de los modelos se evaluó mediante el área bajo la curva Receiver Operating Characteristic (AUROC), el valor-F y la precisión. El conjunto de datos estaba compuesto por 21,498,505 prescripciones de medicamentos, de las cuales solo 1,802,268 se incluyeron en el trabajo. Los dos mejores algoritmos para predecir los EM resultaron ser KNN; con precisión de 0.98, valor-F de 0.97 y AUROC de 0.65, y la red neuronal con precisión de 0.77, valor-F de 0.78 y AUROC de 0.77, mientras que el modelo con peor desempeño fue el bosque aleatorio precisión de 0.96, valor-F de 0.26 y AUROC de 0.94. Los modelos de aprendizaje automático para la predicción de EM muestran ser eficaces para reducir la carga de trabajo de los farmacéuticos al revisar manualmente las prescripciones. Además, ayudan a identificar y comprender mejor los factores que pueden generar errores de medicación.Publicación Sólo datos Modelo predictivo para generar una alerta temprana en el reingreso de adultos a las unidades de cuidados intensivos del Hospital Pablo Tobón Uribe(Universidad EIA, 2024) Lerma Pazos, Joel Andrés; Palacio Uribe, Jorge Andrés; Suárez González, Juan Guillermo; Camacho Cogollo, Javier EnriqueRESUMEN: Los reingresos hospitalarios son eventos frecuentes, no programables y potencialmente prevenibles que, debido a la alta morbi-mortalidad que trae asociado cada reingreso, se han convertido un objeto de estudio muy importante durante los últimos años. En las unidades de cuidados intensivos (UCI) de Estados Unidos, las tasas típicas de reingreso oscilan entre el 1,2 % y el 14,5 % de las altas. En Colombia, los principales problemas asociados a los reingresos de UCI son los altos costos de atender una readmisión por el agravamiento o por una mayor severidad de la enfermedad que el paciente ya tenía, otro problema son las malas decisiones que toman algunos médicos o especialistas a la hora de dar el alta a un paciente en UCI, disminuyendo la eficiencia del centro de salud. En el presente trabajo se busca desarrollar un modelo predictivo que genere una alerta temprana en el reingreso de personas adultas en la unidad de cuidados intensivos. Para lograrlo, se utilizaron distintas herramientas de manejo de base de datos y análisis de datos con las cuales se realizaron diferentes modelos con algoritmos de aprendizaje automático encontrados en la literatura y, se entrenaron y validaron con datos suministrados por el Hospital Pablo Tobón Uribe (HPTU) de Medellín. Con el desarrollo de este proyecto se obtuvo un modelo predictivo con un puntaje de accuracy global de 0.74 y un valor AUC de 0.74 que brinda información importante a los médicos y especialistas a la hora de la toma de decisiones en una UCI, generando una alerta en pacientes propensos a tener un reingreso en caso de ser dados de alta.Publicación Sólo datos Dispositivo de bipedestación para transferencia de pacientes en una habitación hospitalaria(Universidad EIA, 2024) Mendivelso Guerrero, Sofía; Moreno Betti, Sara; Montoya Góez, Yesid; Giraldo Vásquez, Mario Alejandro; Giraldo Vásquez, Mario AlejandroRESUMEN: La movilidad reducida afecta la capacidad de las personas para desplazarse libremente, lo que impacta no solo su calidad de vida, sino que también representa un desafío para el personal médico encargado de su cuidado. Esta condición limita la capacidad de los pacientes para mantenerse de pie, por lo que las actividades de bipedestación se incluyen en los procesos de rehabilitación debido a los numerosos beneficios fisiológicos que proporcionan. Sin embargo, la bipedestación y movilización de pacientes suelen requerir de la intervención de varios profesionales de la salud, exponiéndolos a riesgos ergonómicos. Además, los dispositivos comerciales de bipedestación presentan limitaciones en términos de costo y espacio, lo que dificulta su implementación en hospitales. Este trabajo de grado plantea el diseño, construcción y evaluación de un prototipo de bipedestador para uso en entornos hospitalarios, asequible y capaz de reducir la necesidad de múltiples profesionales para movilizar a los pacientes. Para el desarrollo de este dispositivo, se recopilaron datos de profesionales de la salud del Hospital Pablo Tobón Uribe, con el fin de definir los requerimientos de usuario. A partir de esta información, se diseñó la estructura física y los circuitos de potencia, seguido de la construcción del prototipo y pruebas de concepto y de funcionalidad con personal experto. Los resultados de las pruebas de funcionamiento demostraron que el dispositivo cumple con los requisitos de movilización y bipedestación de paciente. Se recomienda la integración de sensores y ajustes estructurales y de control para mejorar la precisión, seguridad y adaptabilidad del bipedestador en entornos hospitalarios.Publicación Acceso abierto Desarrollo de un prototipo de dispositivo de rehabilitación de miembros inferiores para pacientes hospitalizados y en cuidado crítico(Universidad EIA, 2024) Paez Godoy, Alanna; Rodriguez Benavides, Alex Mauricio; Mercado Navarro, Fredy AndrésRESUMEN :En los entornos hospitalarios, las estancias prolongadas de pacientes debido a condiciones médicas pueden ocasionar problemas adicionales como la mala circulación y las úlceras por presión debido a la inmovilidad. Por ende, es crucial realizar rehabilitación periódica, lo que representa un desafío adicional para el personal médico. Por tanto, se requieren dispositivos de rehabilitación de miembros inferiores que ofrezcan opciones de rehabilitación efectivas y seguras, dado que la mayoría de los rehabilitadores en el mercado no cumplen con los estándares hospitalarios necesarios. La primera etapa del proyecto se enfocó en diseñar un prototipo de dispositivo de rehabilitación de miembros inferiores, siguiendo una metodología centrada en tres modos de operación: asistida, semi-asistida y autónoma. Esta etapa incluyó la revisión del estado actual de la tecnología, la identificación de las necesidades de los usuarios a través de encuestas y visitas, y el desarrollo conceptual utilizando la metodología de Ulrich y Eppinger. Posteriormente, se procedió al diseño detallado del sistema para garantizar que el prototipo cumpliera con los requisitos establecidos. La segunda etapa consistió en la construcción del banco de pruebas, comenzando con el prototipado de la estructura externa y continuando con la integración de los sistemas eléctricos y mecánicos. Esta fase finalizó con el ensamblaje del sistema electromecánico, asegurando que todos los componentes estuvieran sincronizados y listos para las pruebas y validación. En la tercera etapa, se corroboro el rendimiento del dispositivo a través de pruebas realizadas inicialmente por el grupo de investigadores. Posteriormente, se llevaron a cabo evaluaciones adicionales bajo la supervisión del personal médico del Hospital Pablo Tobón Uribe. Estas pruebas fueron esenciales para validar la funcionalidad del dispositivo. El proyecto propone un dispositivo de rehabilitación de miembros inferiores que automatiza el proceso de terapia y apoya al personal médico, ofreciendo modos de rehabilitación asistida, semi-asistida y autónoma. Debido a que es un banco de pruebas inicial, se reconoce la necesidad de futuras iteraciones para abordar aspectos como la estructura para transporte y movilidad en entornos hospitalarios.Publicación Acceso abierto Caracterización de cannabinoides y terpenos presentes en variedades de cannabis sativa cultivadas en colombia en el año 2022(Universidad EIA, 2024) Uribe Arango, Santiago; Cortes, Jorge E.RESUMEN: el presente trabajo de grado se centró en la caracterización de los perfiles de cannabinoides y terpenos en 73 variedades de cannabis sativa cultivadas en Colombia durante el año 2022. Utilizando técnicas de análisis estadístico multivariado, como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Jerárquico de Clústeres (AJC), se investigó la variabilidad y las tendencias en las concentraciones de estos compuestos bioactivos. Los resultados del estudio revelaron una alta variabilidad en las concentraciones de cannabinoides y terpenos entre las variedades analizadas. El PCA permitió identificar una clara separación entre variedades con menos del 1% de THC (Tetrahidrocannabinol, también conocido como delta-9-tetrahidrocannabinol consideradas medicinales y aquellas con más del 1% de THC, consideradas recreativas. Además, se identificaron dos grupos principales de terpenos, diferenciados por sus concentraciones totales mayores y menores al 5%. El AJC corroboró estos hallazgos, identificando dos clústeres principales para los cannabinoides y cinco para los terpenos, lo que permitió una clasificación más detallada de las variedades según sus perfiles químicos. Entre los terpenos más comunes se encontraron el β-Myrceno, d-Limoneno y Guaiol, conocidos por sus efectos relajantes, ansiolíticos y antinflamatorios. Los hallazgos de este estudio proporción información que permite clasificar las variedades de cannabis cultivadas y analizadas en Colombia en el año 2022 entre cannabis medicinal y no medicinal, además de que permite identificar los principales perfiles de terpenos de estas mismas variedades. También se destaca la importancia de considerar la variabilidad genética y los factores ambientales en futuros estudios para obtener caracterizaciones más precisas. La documentación meticulosa y la reproducibilidad de los métodos utilizados son cruciales para asegurar la validez y utilidad de los resultados en investigaciones futuras. En resumen, este trabajo de grado ofrece una caracterización detallada de los perfiles de cannabinoides y terpenos en variedades de cannabis cultivadas en Colombia, aportando información valiosa para la industria del cannabis.Publicación Acceso abierto Evaluación de la viabilidad y proliferación celular de cultivos tridimensionales de células de carcinoma colorrectal para posibles aplicaciones en el tratamiento del cáncer(Universidad EIA, 2024) Gamero Ferrer, Andrea Carolina; Toro, LenkaRESUMEN: el cáncer colorrectal (CCR) constituye un importante problema de salud en el mundo. Se espera que a nivel mundial las cifras de CCR alcancen los 3,2 millones en 2040, según la proyección del envejecimiento, el crecimiento de la población y el desarrollo humano. Pese a los avances logrados en la comprensión de su fisiopatología, las nuevas opciones de tratamiento y el manejo convencional de esta enfermedad, la baja precisión de muchos de estos tratamientos, producen la devastación tanto de las células tumorales como de las células sanas próximas al tumor, ocasionando daños y patologías en órganos que inicialmente no se encontraban afectados. La implementación de cultivos celulares en el área de investigación es un recurso con gran auge en la actualidad. Su aplicación para el desarrollo de productos farmacéuticos como los medicamentos es esencial dado que estos requieren de fases de estudio que confirmen su seguridad previa a la comercialización, destacando la fase preclínica en donde se realizan pruebas in vitro. Adicionalmente, los cultivos celulares son primordiales en áreas de la salud como las terapias avanzadas, donde pueden emplearse en tratamientos individualizados y con mejor focalización. Es por ello que los cultivos celulares para ser considerados viables deben contar con condiciones que garanticen un comportamiento lo más similar a las condiciones biológicas, de modo tal que permitan la obtención de resultados cuya información pueda ser considerada representativa de las condiciones fisiológicas, dándole así a los cultivos una gran pertinencia. En este trabajo de investigación, se evaluó la viabilidad celular mediante ensayos de exclusión haciendo uso de azul de tripano, así como, la proliferación celular implementando microscopía electrónica de barrido. Mediante el método de la gota colgante se obtuvieron esferoides de la línea celular Caco-2 con diámetros entre los 50 μm y 150 μm. Los esferoides obtenidos fueron evaluados en distintas condiciones y se estipularon los parámetros que favorecen la medición de la viabilidad y proliferación celular. Para la viabilidad, se utilizaron dos soluciones enzimáticas, tripsina y acutasa. Para la tripsina, se evaluaron concentraciones de 0,15 %, 0,20 % y 0,25 % y se evidenció que las condiciones para garantizar una correcta disgregación de los esferoides fueron mayormente significativas para los días 5 y 6 de cultivo, donde resulto más conveniente implementar una concentración de tripsina/EDTA al 0,20 % por 10 minutos con la finalidad de obtener una mayor disgregación de células y una mayor viabilidad relativa a esta.Publicación Acceso abierto Modelo de detección temprana de riesgo de ventilación mecánica prolongada en pacientes adultos usando técnicas de machine learning(2024) Licona Melendez, Jaime José ; Camacho Cogollo, Javier EnriqueRESUMEN: la ventilación mecánica (VM) es una parte crucial del cuidado de los pacientes en la unidad de cuidados intensivos (UCI). Alrededor del 40% de los pacientes en la UCI necesitan asistencia respiratoria con una máquina, y aproximadamente el 25% de ellos pueden requerirla durante un período prolongado. Es esencial encontrar maneras de prevenir las lesiones causadas por el soporte ventilatorio a largo plazo, y las tecnologías de aprendizaje automático están demostrando un gran potencial para asistir a médicos y enfermeras en los hospitales. El uso prolongado de ventilación mecánica puede tener efectos graves en el cuerpo, como debilidad muscular y un mayor riesgo de problemas respiratorios e infecciones pulmonares. Las complicaciones pueden empeorar el pronóstico del paciente, prolongar la dependencia del ventilador e incluso poner en riesgo su vida. Además, la tasa de mortalidad relacionada con la ventilación mecánica a largo plazo varía significativamente entre países, subrayando la necesidad de métodos para predecir y prevenir estos episodios. En este estudio, se desarrollaron y analizaron tres modelos de aprendizaje automático para identificar el riesgo de ventilación mecánica prolongada utilizando la base de datos MIMIC-IV. El modelo combinado de XGBoost y Gradient Boosting demostró el mejor rendimiento con una precisión del 75% y un AUC de 0.79. Esta combinación de modelos logró equilibrar mejor la precisión y el recall, proporcionando una herramienta más robusta para predecir la necesidad de VMP y ayudando a personalizar la atención y optimizar los recursos en la UCI.Publicación Acceso abierto Protesis ocular funcional(Universidad EIA, 2024) Illat, Inès; Montoya Goez, Yesid; Torres Villa, Robinson AlbertoRESUMEN: de acuerdo con la OMS, en el mundo existen 2 200 millones personas con discapacidad visual, eso incluye diferentes tipos de deterioro de la visión cercana o lejana (Organización Mundial de la Salud, 2023). Diferentes enfermedades conducen a la pérdida de un ojo, llevando a una discapacidad llamada monoftalmia que incluye también el hecho de no poder ver de un ojo sin necesidad de haberlo perdido. La ceguera se desarrolla cuando el pasaje de la luz del ambiente hacia el fondo del ojo se impide o cuando la propagación del mensaje nervioso hacia el cerebro perturbe la visión. Retirar el ojo es pertinente en algunos casos: un cáncer, un desprendimiento de la retina, una fuente de dolor con lesión evolutiva sin otro tratamiento… Después de esta cirugía, el doctor propondrá una prótesis al paciente y, en la mayoría de los casos, esta es una cáscara inerte que permite una comodidad estética. Las prótesis oculares representen un avance mayor en el ámbito de la medicina y de la tecnología médica. Estos dispositivos, que se están haciendo más y más sofisticados, han permitido a muchas personas recuperar su calidad de vida, su autoestima después la pérdida de un ojo. Las prótesis oculares tienen una larga historia, remontándose al antiguo Egipto, pero han evolucionado de manera espectacular con dispositivos personalizados y estéticos. La evolución se alimentó por los avances en oftalmología, prótesis, fabricación de materiales, investigación en biomedicina y tecnología. Los desafíos vinculados al diseño, a la fabricación y a la adaptación de las prótesis oculares provocan preguntas multidisciplinarias que necesitan una exploración a mayor profundidad. En este trabajo se presentará un estudio de las diferentes posibilidades de la creación de una prótesis del ojo. La particularidad de esta prótesis es que debe ser funcional y, entonces, diferenciarse de otras del mercado. Entonces, al contrario de las prótesis oculares tradicionales, que se limitan a una restauración estética, las prótesis oculares funcionales aspiran a restaurar las capacidades visuales del ojo perdido. Muchos investigadores trabajan sobre la idea de realizar una prótesis de este tipo. Sus trabajos se definen en este estudio para permitir buscar una nueva solución para las personas que perdieron su ojo.Publicación Acceso abierto Prototipo de producto de apoyo para niños entre los 3 y 5 años con diagnóstico de Espina Bífida(Universidad EIA, 2024) Valencia Piedrahita, Luisa Fernanda; Muñoz Romero, ManuelaRESUMEN: en Colombia, la discapacidad afecta a un porcentaje significativo de la población. Para el año 2018, se reportaron 3.134.037 personas con discapacidad, lo que representa el 7.1% de la población. En particular, en la primera infancia, es decir, en el grupo de edad entre 0 y 5 años, pueden presentarse diversas causas de discapacidad, siendo una de ellas la espina bífida. Esta es una malformación congénita que, si se manifiesta de manera severa desde una edad temprana, requiere el uso de productos de apoyo. La mayoría de las familias que tienen en su núcleo una persona con discapacidad suelen carecer de los recursos necesarios para adquirir estos productos y acceder a procesos de rehabilitación continúa debido a sus altos costos. Por ello, se plantea el desarrollo de un prototipo asequible de producto de apoyo para mejorar la movilidad de niños de entre 3 y 5 años diagnosticados con espina bífida, utilizando procesos de manufactura con materiales de bajo costo y alta calidad. El desarrollo de este producto se realizó siguiendo la metodología establecida por Ulrich & Eppinger, obteniéndose un producto de apoyo en madera triplay de 6.5 mm que facilita la movilidad de niños entre 3 y 5 años con diagnóstico de espina bífida, logrando una reducción de costos de aproximadamente 75% en comparación con los productos comerciales existentes.Publicación Acceso abierto Laparoscopic needle holder, adjustable and customizable, built entirely in 3D printing(Universidad EIA, 2024) Ochoa Duque, Valentina; Mercado Navarro, Fredy AndrésABSTRACT: in this project, the development of a minimally viable prototype of a laparoscopic needle holder with 6 degrees of freedom of movement in the forceps is presented. Laparoscopic surgery is performed through two to four small incisions in the pelvic or abdominal area; this is beneficial because of the short recovery times, short hospital stays, and reduced risks during and after surgery, among others. Laparoscopic needle holders are used in these procedures to hold and manipulate needles, allowing freehand suturing of wounds or surgical incisions inside the cavity. However, currently on the market, most of laparoscopic needle holders available are rigid, having only 4 degrees of freedom of movement at the tip of the instrument, as opposed to the 6 degrees of freedom of movement offered by open surgery, which results in muscle fatigue and occupational illnesses in the physician, which can lead to possible errors during procedures. On the other hand, the high prices of these instruments in the market make vulnerable populations unable to access these advantages and procedures. As a result, a minimum viable prototype of a laparoscopic needle holder with 6 degrees of freedom of movement was obtained. The result was a prototype of easy replicability, low cost, comfort, intuitiveness, and functionality, designed with 3D printing mechanisms and manufactured considering the tuning of printing parameters, such as infill density and pattern.
