Desarrollan proyecto para integrar información a través de sistema biomédico en medicina preventiva

19 de agosto de 2015

Estudiantes del Instituto Tecnológico de Morelia, Tecnológico de Estudios Superiores de Jocotitlán del Estado de México, Instituto Politécnico Nacional y de la Universidad Autónoma de Baja California campus Ensenada, asesorados por el docente investigador de Ingeniería Biomédica de la Universidad Politécnica de Chiapas, Doctor en Ciencias Alejandro Medina Santiago, desarrollan el proyecto Procesamiento de Señales Biomédicas con Técnicas de Inteligencia Artificial.

El objetivo es obtener señales biomédicas y fisiológicas como electrocardiograma, pulso cardíaco, cantidad de fuerza de músculo, glucosa, peso y estatura, mediante un sistema de sensores de señales biomédicas, para generar una base de datos que se procesa con una técnica denominada de Redes Neuronales Artificiales, mediante la cual se puede clasificar, agrupar, etiquetar al paciente con su perfil médico.

En entrevista, el asesor del proyecto, el Doctor Alejandro Medina Santiago, explicó que los jóvenes Salvador López Garduño, Enrique Martínez Fuentes, Mario David Torres Aragón y Alberto Abaroa Villanueva de las áreas de Gestión Empresarial, Electrónica, Mecatrónica y Bioingeniería respectivamente, fueron becados a través del Programa Interinstitucional para el Fortalecimiento de la Investigación y el Posgrado del Pacífico "Programa Delfín", para trabajar en este proyecto.

Detalló que la relevancia de este proyecto radica en que la tendencia en el área médica es apuntalar a un expediente clínico médico electrónico, para sustituir las bitácoras manuales escritas en papel, en donde el proceso de recabar la información del paciente se toma más de 5 minutos.  Es decir, migrar a una forma electrónica dicho proceso se efectuaría en un promedio de 30 segundos a un minuto, aunado a que el expediente podrá ser consultado de forma inmediata por el médico a fin de tener un diagnóstico previo.

Actualmente se está en la primera fase de las pruebas con señales bioeléctricas para saber qué tipo de fuerza ejerce la persona, así como la integración de los sistemas y sensores.

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