Colombia.
Dos estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la Universidad del Pacífico desarrollaron un proyecto de grado que combina computación física, biotecnología e inteligencia artificial para clasificar a personas con arritmia y diferenciarlas de quienes no presentan esta condición.
Para realizar el proyecto, los estudiantes analizaron datos de personas de Buenaventura y los compararon con información del Instituto Tecnológico de Massachusetts, en Estados Unidos, con resultados similares.
“Nuestro proyecto buscó clasificar a personas con arritmia y personas sanas. Analizamos datos de personas de Buenaventura y los comparamos con información del MIT, obteniendo resultados similares. La idea no es reemplazar a un cardiólogo, sino sentar una base para que la universidad pueda seguir desarrollando esta línea de investigación”, explica Juan David Uribe, estudiante de Ingeniería de Sistemas.
El trabajo también permitió a los jóvenes aplicar conocimientos relacionados con machine learning, inteligencia artificial y análisis de datos, áreas que, señalan, amplían su formación profesional.
“Este trabajo nos permitió aplicar conocimientos que normalmente no vemos en clase, como machine learning, inteligencia artificial y análisis de datos, herramientas que pueden ser útiles tanto en nuestra formación como en nuestra vida profesional”, señala Juan David Cifuentes, estudiante de Ingeniería de Sistemas.
Para Edinson Rosero, profesor y tutor del proyecto, la investigación representa una oportunidad para estudiar las enfermedades cardíacas desde el contexto local y continuar explorando el uso del aprendizaje automático en el análisis de electrocardiogramas.
“El proyecto aborda temas de investigación como el aprendizaje de máquina y permite estudiar enfermedades cardíacas desde el contexto local. A largo plazo, estos algoritmos podrían ayudar a clasificar condiciones y determinar qué pacientes requieren atención prioritaria”, explica.
Los estudiantes destacan que su propuesta no busca sustituir la labor de los especialistas, sino generar una base tecnológica que pueda contribuir a futuras investigaciones y al desarrollo de herramientas para el análisis de enfermedades cardiovasculares.
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