Alumnas de UDEM diseñan robot de ayuda en sistema de salud  nacional

Monterrey, NL 22 Dic (Agencia Informativa de México).- Un modelo de asistente robotizado para apoyar labores preventivas en el sistema de salud pública en México fue diseñado por un grupo de alumnas de la Universidad de Monterrey (UDEM).

La institución educativa privada señaló que los servicios públicos de salud podrían tener, para 2030, un aliado en un asistente no humano que verificara la presión arterial, los niveles de glucosa y  la temperatura.

Resaltó que también  aplicara los test para coronavirus, de acuerdo a una investigación realizada por las estudiantes.

Las alumnas de Licenciatura en Diseño  Industrial presentaron un ejercicio de análisis de diseño prospectivo sobre un modelo de asistente robotizado que apoyara las labores preventivas de un sistema de salud estatal y federal al que han calificado como “poco eficiente”, indicó.

Según la investigación, aclaró,  los servicios sanitarios públicos no contemplan la prevención de enfermedades y la monitorización médica como un elemento esencial para mejorar la atención médica global.

Las alumnas Ana Paula Treviño Treviño,  Marcela Alejandra Juárez Ríos y Andrea Plancarte González,  presentaron el proyecto Ginkoba.

El equipo estudiantil diseñó Ginkoba como un asistente de inteligencia artificial para brindar atención médica básica que proporcionara diagnósticos precisos y monitoreo de salud personalizado, a través de equipos médicos no invasivos, considerando las tendencias tecnológicas y su proyección hacia 2030, señaló.

 Las estudiantes, abundo,  basándose en diversas fuentes, existe un alto interés en el desarrollo de la robótica social para atender tareas y existe una tendencia para finales de esta década hacia la salud centrada en la prevención y atención personalizada.

Refirió que con base en informes de Naciones Unidas, hacia  2030, unos  167 millones de niños vivirán en pobreza extrema en el mundo.

Además,  en 2050, una de cada seis personas tendrá más de 65 años, por lo que es necesario trabajar para mejorar las condiciones sanitarias.

Las universitarias destacaron que Ginkoba tiene el potencial de llegar a las poblaciones vulnerables como una ramificación del sistema de salud pública para reducir las brechas en la cobertura de la salud, debido a las limitaciones geográficas y socioeconómicas en México.

 Realizaron un estudio de causas de mortalidad y descubrieron que, entre las principales causas de deceso en los países en desarrollo, aún destacan las enfermedades de vías respiratorias, mientras que, en los países desarrollados, la mayor parte de las enfermedades mortales son más complejas.

Según el trabajo de las alumnas, el robot permitirá al paciente tener consultas médicas digitales con especialistas en todo el mundo, realizarse análisis instantáneos, recibir tratamiento y rastrear enfermedades preexistentes.

El proyecto, detallaron,  tuvo como objetivo crear una interfaz que el usuario pudiera manejar de forma intuitiva, que resultara un objeto familiar a la población ‒pero que no pareciera humano, porque despierta temor.

 Aunque con una estética versátil, que trabajara con energía limpia ‒por sus paneles solares inalámbricos‒ y fuera de fácil mantenimiento, además de asegurar una esterilización automática.

El proyecto del grupo estudiantil establece que el robot contará con pantallas gráficas y, debajo de ellas, se dispondrán compartimentos modulares con los que se contempla proporcionar un dispensador de consumibles médicos, suministrados por un dron ‒especialmente en servicios públicos de salud‒ para comunidades suburbanas alejadas.

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El equipo robótico está diseñado para contar con un desfibrilador, dispositivos para medir la temperatura y la presión arterial, un escáner de ultrasonido, un chaleco con estetoscopio para un diagnóstico general y un respirador nebulizador.

El asistente también dispondrá de una impresora de férulas en 3D, equipo de bioplásticos para someterse a análisis instantáneos de fluidos, como mucosidad, orina y sangre, así como una báscula.

AIMX/GR

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