El título es complejo: “Método y sistema de reducción de variables mediante ventana deslizante con análisis de varianza”. Su aplicación es sencilla y vital: una innovación que permite mejorar la interpretación en tiempo real de datos críticos, contribuyendo a una toma de decisiones más ágil y precisa por parte del personal médico.
Este invento del profesor Carlos Julio Arizmendi Pereira, del Programa de Ingeniería Mecatrónica de la Universidad UNAB, es un avance considerable para el procesamiento de señales aplicadas a dispositivos médicos, con el valor agregado de que al clasificar los datos extraídos se pueden determinar velozmente las condiciones técnicas, diagnósticas y de tratamiento de los pacientes.
El investigador echó mano de procesos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para sacar adelante este desarrollo que representa un paso significativo hacia una atención más eficiente y segura para los pacientes en estado crítico conectados a respiradores artificiales o monitores cardíacos en unidades de cuidados intensivos.
Mediante Resolución 7844 y en virtud de lo dispuesto en el artículo 14 de la Decisión 486 expedida por la Comisión de la Comunidad Andina que señala que “los países miembros otorgarán patentes para las invenciones, sean de producto o de procedimiento, en todos los campos de la tecnología, siempre que sean nuevas, tengan nivel inventivo y sean susceptibles de aplicación industrial”, la Superintendencia de Industria y Comercio concedió la Patente de Invención que estará vigente hasta el 30 de noviembre del año 2041.
La Superintendencia consideró que la solicitud presentada a finales de 2021 por la Universidad UNAB es un método y sistema que difiere del estado de la técnica más cercano (US11353859), ya que incluye recibir un conjunto de muestras para al menos dos tipos de clase, donde la ventana deslizante incorpora un dato de posición inicial, un dato de ancho y calcular un dato de distancia entre centroides del conjunto de variables por cada tipo de clase.
Adicionalmente, se evidencia el efecto técnico de organizar la información asociada a cada tipo de clases de datos y hacer más eficiente el proceso de clasificación de datos, ahorrando al sistema tiempo de procesamiento y obteniendo un alto porcentaje de ordenamiento de los mismos.
Orgulloso de la notificación oficializada el pasado 25 de febrero, el docente Arizmendi Pereira manifestó que su sistema disminuye el número de variables, eliminando aquellas que no aportan nada (denominadas ruidosas o artefactos en términos de ingeniería), manteniendo y hasta aumentando la precisión o porcentaje de acierto, en la búsqueda incesante de sistemas que alcancen el 100 por ciento de exactitud.
Explica que las variables implican gastos en sensores, personal operativo y mantenimiento correctivo, por lo que su invención hace más óptimo el proceso y a su vez la empresa (no solo del sector salud) podrá disminuir sus costos obteniendo un mayor margen de rentabilidad.
Trasnochando, cruzando formulaciones matemáticas, explicándosela a sus colegas y pensando en prestarle una ayuda a la humanidad, Arizmendi Pereira logró probar su metodología, convirtiéndola en software e implementándola en un minicomputador completo (raspberry en inglés). Hoy día la explica en sus clases de pregrado de Inteligencia Artificial, con la mira en aplicarla en el nivel de doctorado.
Con su trabajo en diagnóstico de tumores cerebrales con espectrometría de resonancia magnética obtuvo el doctorado en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Cataluña, posterior a sus estudios avanzados en Ingeniería Biomédica en la misma institución. Es ingeniero electrónico de la Universidad Industrial de Santander (UIS) y bachiller del Colegio Americano –al que llegó después de pasar por otros cinco planteles–.
Carlos Julio tiene 45 años, de los cuales lleva 14 vinculado a la Universidad UNAB –desde los tiempos de los decanos Germán Oliveros y luego Wilson Briceño–, es docente titular, director del grupo de investigación Giciiti –que congrega a profesores de Mecatrónica y Biomédica– y está trabajando junto a estudiantes de Ingeniería Mecatrónica en otro sistema multiclase y en uno más de Inteligencia Artificial con los que solicitará las respectivas patentes.
Este avance científico fue posible gracias a las convocatorias de Colciencias (hoy Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, MinCiencias) y el apoyo del equipo de Investigación, Creación e Innovación de la UNAB.
Las otras nueve patentes registradas por la Universidad UNAB están relacionadas, por ejemplo, con un sistema de rehabilitación asistida, obtención de bioabono a partir de excretas porcinas, intercambiador de calor para regular la temperatura en un panel fotovoltaico y un aparato de generación de energía eléctrica impulsado por tracción humana y energía eólica.
El investigador echó mano de procesos de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático para sacar adelante este desarrollo que representa un paso significativo hacia una atención más eficiente y segura para los pacientes en estado crítico conectados a respiradores artificiales o monitores cardíacos en unidades de cuidados intensivos.
Mediante Resolución 7844 y en virtud de lo dispuesto en el artículo 14 de la Decisión 486 expedida por la Comisión de la Comunidad Andina que señala que “los países miembros otorgarán patentes para las invenciones, sean de producto o de procedimiento, en todos los campos de la tecnología, siempre que sean nuevas, tengan nivel inventivo y sean susceptibles de aplicación industrial”, la Superintendencia de Industria y Comercio concedió la Patente de Invención que estará vigente hasta el 30 de noviembre del año 2041.
La Superintendencia consideró que la solicitud presentada a finales de 2021 por la Universidad UNAB es un método y sistema que difiere del estado de la técnica más cercano (US11353859), ya que incluye recibir un conjunto de muestras para al menos dos tipos de clase, donde la ventana deslizante incorpora un dato de posición inicial, un dato de ancho y calcular un dato de distancia entre centroides del conjunto de variables por cada tipo de clase.
Adicionalmente, se evidencia el efecto técnico de organizar la información asociada a cada tipo de clases de datos y hacer más eficiente el proceso de clasificación de datos, ahorrando al sistema tiempo de procesamiento y obteniendo un alto porcentaje de ordenamiento de los mismos.
Orgulloso de la notificación oficializada el pasado 25 de febrero, el docente Arizmendi Pereira manifestó que su sistema disminuye el número de variables, eliminando aquellas que no aportan nada (denominadas ruidosas o artefactos en términos de ingeniería), manteniendo y hasta aumentando la precisión o porcentaje de acierto, en la búsqueda incesante de sistemas que alcancen el 100 por ciento de exactitud.
Explica que las variables implican gastos en sensores, personal operativo y mantenimiento correctivo, por lo que su invención hace más óptimo el proceso y a su vez la empresa (no solo del sector salud) podrá disminuir sus costos obteniendo un mayor margen de rentabilidad.
Trasnochando, cruzando formulaciones matemáticas, explicándosela a sus colegas y pensando en prestarle una ayuda a la humanidad, Arizmendi Pereira logró probar su metodología, convirtiéndola en software e implementándola en un minicomputador completo (raspberry en inglés). Hoy día la explica en sus clases de pregrado de Inteligencia Artificial, con la mira en aplicarla en el nivel de doctorado.
Con su trabajo en diagnóstico de tumores cerebrales con espectrometría de resonancia magnética obtuvo el doctorado en Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Cataluña, posterior a sus estudios avanzados en Ingeniería Biomédica en la misma institución. Es ingeniero electrónico de la Universidad Industrial de Santander (UIS) y bachiller del Colegio Americano –al que llegó después de pasar por otros cinco planteles–.
Carlos Julio tiene 45 años, de los cuales lleva 14 vinculado a la Universidad UNAB –desde los tiempos de los decanos Germán Oliveros y luego Wilson Briceño–, es docente titular, director del grupo de investigación Giciiti –que congrega a profesores de Mecatrónica y Biomédica– y está trabajando junto a estudiantes de Ingeniería Mecatrónica en otro sistema multiclase y en uno más de Inteligencia Artificial con los que solicitará las respectivas patentes.
Este avance científico fue posible gracias a las convocatorias de Colciencias (hoy Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, MinCiencias) y el apoyo del equipo de Investigación, Creación e Innovación de la UNAB.
Las otras nueve patentes registradas por la Universidad UNAB están relacionadas, por ejemplo, con un sistema de rehabilitación asistida, obtención de bioabono a partir de excretas porcinas, intercambiador de calor para regular la temperatura en un panel fotovoltaico y un aparato de generación de energía eléctrica impulsado por tracción humana y energía eólica.
Fuente Informativa: Universidad Autónoma de Bucaramanga
https://unab.edu.co/con-inteligencia-artificial-unab-logra-decima-patente/
https://unab.edu.co/con-inteligencia-artificial-unab-logra-decima-patente/