Jóvenes demuestran su talento en el Laboratorio de Investigación de Ingeniería Biomédica
Marcelo del Águila e Iván Juárez nos comparten su experiencia en el Laboratorio de Investigación de Ingeniería Biomédica, donde trabajan con avances tecnológicos en Inteligencia Artificial y desarrollo de hardware y software.
El Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica, de Universidad Galileo, se dedica a la investigación y desarrollo de proyectos de ingeniería en salud.
Entre las áreas de investigación del laboratorio se incluyen: Imágenes diagnósticas e Inteligencia Artificial (AI, en inglés), hardware médico y modelos de diagnóstico y pronósticos
Algunos de los investigadores del laboratorio son:
- MSc. Andrea Lara
- Ing. Michaelle Perez
- MSc. Julio Fajardo
- MSc. Douglas Lira
A ellos se les unen los jóvenes Marcelo del Águila, estudiante de Ingeniería en Electrónica, e Iván Juárez, recién graduado de Ingeniería de Sistemas, Informática y Ciencas de la Computación, ambas carreras de la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Informática y Ciencias de la Computación.
Con ellos conversamos acerca de su experiencia como investigadores del Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica, de Universidad Galileo.
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Marcelo del Águila: Interés por la medicina y la electrónica
Desde pequeño, a Marcelo le llamó la atención armar y desarmar aparatos electrónicos, así como entender cómo funcionaba una televisión o una computadora.
Aunque durante primaria la matemática no era su materia favorita, en secundaria tuvo una clase acerca de los conocimientos básicos de la robótica, algo que le sirvió como motivación para inscribirse en Ingeniería en Electrónica, en Universidad Galileo.
“Me di cuenta que me gustaba trabajar con mis manos, armar circuitos. Mi objetivo fue inscribirme en Ingeniería en Electrónica para después estudiar algo relacionado con la medicina, que también me llama la atención”, expresa Marcelo.
En la actualidad, Marcelo cursa el último año de Ingeniería en Electrónica y el próximo año estudiará la Maestría en Ingeniería Biomédica. Sus conocimientos los aplica en su trabajo en el Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica.
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“Me siento muy feliz de tener la oportunidad de desarrollarme en esta área. Al principio, sentí la experiencia un poco intimidante al trabajar con personas como MSc. Lara, MSc. Fajardo y MSc. Lira, que ya tienen una Maestría y que están trabajando en su doctorado”, comenta Marcelo.
“La ventaja de esto es que ellos están abiertos a responder preguntas y dudas sobre mis proyectos, y tengo la confianza de contar con ellos cuando lo necesito. Además, me motiva a hacer cada vez mejor mi trabajo”, añade.
Sus intereses de investigación incluyen el diseño de equipo médico asequible para la realidad guatemalteca, y el diseño de algoritmos de AI para el desarrollo de herramientas de diagnóstico asistido.
En estos días, Marcelo, quien también es asistente de cátedra en el departamento de Matemática Aplicada de Universidad Galileo, trabaja en un oxímetro, que es un aparato que mide pulsaciones y niveles de saturación de oxígeno en la sangre.
“El proyecto consiste en el diseño y construcción de un oxímetro que pueda conectarse a un teléfono móvil, con el propósito de medir y registrar los niveles de oxigenación en recién nacidos”.
El objetivo del proyecto es llevar esta tecnología a las áreas rurales del país con el fin de poder hacer un diagnóstico temprano de cardiopatías congénitas.
La interfaz cuenta con tres sistemas de alerta en base a los niveles de oxigenación medidos. Además, permite alertar de manera automática en casos que las mediciones esten fuera de los rangos normales.
Y dentro de sus planes a futuro, además de graduarse de la Maestría en Ingeniería Biomédica, Marcelo quiere estudiar una rama de ingeniería relacionada con la bioelectrónica, que se encarga de unir al humano con la tecnología; como por ejemplo: Las prótesis.
Iván Juárez: Proyectos con AI
Su atracción por la matemática llevó a Iván Juárez a estudiar y graduarse de Ingeniería de Sistemas, Informática y Ciencas de la Computación, en Universidad Galileo.
Actualmente, trabaja en el departamento de Matemática Aplicada de U Galileo y sus intereses principales son la matemática pura, especialmente la topología y la geometría diferencial, además de deep learning, blockchain y high performance computing.
“Trabajar en el Laboratorio de Investigación en Ingeniería Biomédica ha sido interesante, porque comencé a estudiar AI hace 3 años, pero no le había dado un enfoque en particular. Realmente estudiaba problemas, pero sin aplicarlos a uno en específico”, explica Iván.
“Cuando empecé a trabajar en problemas relacionados con ingeniería biomédica, resultó algo muy interesante porque comencé a utilizar datos reales y se agregaron dificultades que también resulta interesante manejar”, agrega.
Uno de los primeros proyectos que trabajó en el laboratorio está relacionado con imágenes médicas, especialmente tomografías. El proyecto constaba en aprender a encontrar anormalidades en tomografías cerebrales, específicamente, hemorragias.
Este utiliza un sistema de AI de Deep Learning que recibe una gran cantidad de datos, con los que se puede predecir qué tipo de hemorragia tiene el paciente.
Después se actualizó, no dando información solamente si hay presencia de alguna anormalidad, sino que también darle un sentido más interpretativo al mostrar en dónde el sistema de AI está viendo la anormalidad.
“El sistema como tal no es un diagnóstico completo que sustituye a un médico, sino que es una herramienta de apoyo para el especialista”, comenta Iván.
Para Iván, quien también trabaja en el departamento de Matemática Aplicada, de Universidad Galileo, la ingeniería biomédica es un campo que se está expandiendo y en el que cada vez se buscan nuevas áreas de aplicación.
“Viendo cómo ha evolucionado en general en los problemas de visión de imágenes, parece que todos los desarrollos futuros impactarán mucho en su misión de complementar información para realizar diagnósticos y permitirá al experto concentrarse en cosas que son mucho más importantes, y que tendrán más impacto”, concluye.
