TECNOLOGÍAS Y ÁREAS DE CONOCIMIENTO

TECNOLOGÍAS

Nuestro trabajo se realiza en torno a las siguientes áreas de conocimiento y tecnologías.

BIOELECTRÓNICA

La bioelectrónica es un campo emergente de investigación en el que convergen la electrónica y las ciencias biológicas. Representa una parte del conocimiento tecnológico de la instrumentación, abarcando el estudio y desarrollo de instrumental electrónico para la investigación, diagnóstico y tratamiento de las áreas relacionadas con la biología y la salud. En un contexto más amplio en paralelo a la salud, llega a abarcar desarrollos tales como las celdas de combustible biológicas, biónica y biomateriales para procesamiento de información, almacenamiento de información, componentes electrónicos y actuadores.

Los desarrollos en el campo de la bioelectrónica han permitido mejorar la vida de las personas con discapacidades y enfermedades. Se denomina bioinstrumentación al uso de instrumentos bioelectrónicos para el registro o transmisión de información fisiológica. Estos dispositivos biomédicos son el resultado de la combinación de biología, sensores, electrónica de interfaz, microcontroladores y programación. Entre la amplia variedad de aplicaciones podemos encontrar, por ejemplo, electrocardiógrafos, marcapasos y desfibriladores cardíacos, glucómetros, monitores de flujo y presión arterial y sistemas de imágenes médicas. El campo de la bioinstrumentación presenta amplias posibilidades debido a su fusión de diferentes campos con el propósito de desarrollar nuevas formas de manejar y tratar enfermedades y discapacidades. Algunas tecnologías emergentes incluyen sensores implantables para monitorizar la evolución de los tratamientos médicos, ayudas contra la tartamudez, actuadores de estimulación eléctrica para el tratamiento de dolores o la epilepsia, medición de la compilancia de los vasos sanguíneos, redes de sensores distribuidos para atención médica en el hogar y ayudas electrónicas para los sentidos humanos.

Un aspecto clave en la bioelectrónica es la interfaz entre los materiales biológicos y la micro y nanoelectrónica. No todos los sistemas eléctricos usados para ayudar a mejorar la vida de los pacientes son necesariamente dispositivos bioelectrónicos, sino sólo aquellos que implican una conexión íntima y directa de la electrónica y los sistemas biológicos.

BIOMECÁNICA

La biomecánica agrupa el conjunto de conocimientos científicos interdisciplinares generados a partir de utilizar, con el apoyo de otras ciencias biomédicas, los conocimientos de la biomecánica y distintas tecnologías en el estudio de los comportamientos biológicos y del cuerpo humano, además de resolver los problemas que le provocan las distintas condiciones a las que puede verse sometido.

Entre las áreas de conocimiento que se abren paso dentro de la biomecánica se encuentra:

  • La Antropometría.
  • El estudio de las Funciones Humanas, a través del desarrollo de metodologías de análisis de movimientos.
  • La Biomecánica de los Sistemas Corporales, centrada en la generación de criterios esenciales para el diseño y la evaluación de productos sanitarios.
  • Necesidades y Preferencias de las Personas.
  • Factores Humanos.

NANOTECNOLOGÍA

La nanotecnología agrupa el conocimiento científico que permite fabricar y manipular estructuras de dimensiones en el rango submicrónico y más concretamente en el rango 1-100 nm. Estas estructuras se fabrican en muy diferentes materiales siguiendo dos aproximaciones fundamentales: bottom-up, en el que se parte de clusters de átomos y moléculas para fabricar estructuras más grandes, y top-down, en el que se parte de un material de dimensiones macroscópicas y se emplean diversas técnicas de nanofabricación para reducir sus dimensiones hasta conseguir la definición y el ordenamiento requerido. La posibilidad de manipular estructuras en este rango de dimensiones permite su aplicación en muy diferentes áreas de conocimiento y sectores industriales. En concreto, en el campo de los sensores permite trabajar con diferentes mecanismos de transducción aportando una gran sensibilidad y especificidad hacia la variable objetivo. En el campo de la salud, estos sensores pueden trabajar con una cantidad muy pequeña de muestra y consumir muy poca energía, permitiendo su integración en dispositivos diminutos o portables.

En el campo del diagnóstico en salud, estos sensores trabajan con la detección de DNA/RNA, proteínas, patógenos o metabolitos, permitiendo un análisis rápido y preciso, que busca principalmente un diagnóstico in-situ, descentralizando del uso de grandes infraestructuras en Hospitales y Centros de Salud. Estos sensores trabajan con mecanismos de transducción diferentes, principalmente fotónicos, electroquímicos y magnéticos, integrando estructuras bottom-up y top-down en un mismo dispositivo, orientándose hacía un uso sencillo y eficaz, que permita su manipulación por parte de personal no experto. El uso de estos sensores se complementa con tecnologías ICT, que permitan una eficaz comunicación y centralización de los datos en tiempo real.

IMAGEN MÉDICA

La imagen médica se puede definir como una técnica de desarrollo de representaciones visuales de áreas dentro del cuerpo humano, pudiendo ser empleada tanto con fines diagnósticos como terapéuticos, en término de monitorizar el efecto de diversos tipos de tratamiento. De forma general, se pueden definir diferentes tipos de imagen médica, destacando en la actualidad por su mayor uso las Imágenes por resonancia magnética, ecografía, radiografía y Tomografía Computarizada.

La información generada por las técnicas de Imagen Médica tiene un impacto creciente en el manejo actual de los pacientes gracias al avance en la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos clínicos, siendo totalmente necesario profundizar en este campo de conocimiento, especialmente en términos de Big Data e Inteligencia Artificial.

AUTOMATIZACIÓN

La Automatización Inteligente combina tecnologías de automatización robótica de procesos (RPA) e Inteligencia Artificial para automatizar y optimizar los procesos a lo largo de toda la cadena de valor generando importantes beneficios tanto para los profesionales sanitarios como para la población.

En el ámbito concreto de la salud su aplicación tiene un enorme potencial para la definición de diagnósticos y toma de decisiones más rápidas y seguras en términos clínicos, así como para la monitorización personalizada y automatizada de pacientes. A estos beneficios se añade la capacidad para acelerar y optimizar los procesos de investigación que lleven a la implementación de mejores servicios sanitarios.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia artificial es una rama de las ciencias de la computación que se ocupa de extraer conocimiento a partir de los datos. Este conocimiento se puede utilizar para resolver tareas de diferente índole como clasificación, agrupación, regresión, predicción o generación. Los datos sobre los que puede trabajar también son muy diversos como datos tabulares, imágenes, vídeos, series temporales o texto. Las herramientas de la inteligencia artificial utilizan los datos para generar un modelo que represente los datos y resuelva la tarea específica.

La inteligencia artificial ha supuesto un cambio en el paradigma de los algoritmos informáticos pues el flujo de diseño de las soluciones ha cambiado. En un algoritmo clásico las reglas se especifican y sobre unos datos, se obtienen los resultados. Sin embargo, un algoritmo de inteligencia artificial, se entrena con datos y resultados para obtener unas reglas, es decir, se extrae el conocimiento a partir de los datos.
Hay dos grandes grupos de algoritmos en la inteligencia artificial, la diferencia entre ellos es en la forma de entrenar:

  • Aprendizaje supervisado: durante el entrenamiento se le suministran los resultados al algoritmo. De esta forma, estos algoritmos aprenden las relaciones entre los datos y los resultados. Algunos ejemplos en esta categoría son: las redes neuronales, las máquinas de soporte vectorial o los árboles de decisión.
  • Aprendizaje no supervisado: durante el entrenamiento no se suministran los resultados al algoritmo. De esta forma, estos algoritmos aprenden las distribuciones internas en los datos. Algunos ejemplos en esta categoría son: algoritmos de clustering, detectores de anomalías o algoritmos de reducción dimensional.

Es importante que el conocimiento extraído sea general y pueda cubrir un conjunto amplio de datos, si no, el algoritmo solo estaría repitiendo los resultados con los que se ha entrenado.

ROBÓTICA

La robótica combina los conocimientos de la mecánica, la electrónica y la informática para desarrollar entidades capaces de responder al entorno que les rodea y realizar en él determinadas tareas. Estas entidades, conocidas comúnmente como robots, pueden contar con diferentes grados de autonomía en función de su aplicación. Por este motivo, se pueden encontrar tanto robots autónomos, que operan sin requerir de la intervención humana, como robots teleoperados, donde todos los movimientos están guiados por un operario.

Existen varios tipos de tecnología robótica en el ámbito de la salud como pueden ser las prótesis biónicas o las cirugías teleasistidas. Concretamente en el campo de la rehabilitación, los exoesqueletos son cada vez más comunes, colaborando en la recuperación de la movilidad perdida de los pacientes.