Investigador de la BUAP presenta en Irlanda avances de glucómetro no invasivo

El investigador de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), Luis Enrique Colmenares Guillén, realizó una visita de investigación a la Faculty of Computing, Digital and Data de la Technological University Dublin (TU Dublin), donde presentó los avances de un prototipo de glucómetro no invasivo desarrollado para facilitar la monitorización de los niveles de glucosa.

Durante su estancia en Irlanda, el catedrático e investigador de la Facultad de Ciencias de la Computación de la BUAP compartió los resultados obtenidos hasta ahora y planteó nuevas líneas de colaboración internacional para fortalecer el proyecto, particularmente mediante la incorporación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y modelos de Machine Learning.

El prototipo de la BUAP busca medir la glucosa sin procedimientos invasivos

El proyecto contempla el desarrollo de una alternativa para la monitorización de glucosa que no requiera métodos invasivos. Entre los principales componentes del prototipo se encuentra un sensor de Galvanic Skin Response (GSR), tecnología que permite medir la conductancia de la piel a partir de la actividad de las glándulas sudoríparas.

A partir de las mediciones obtenidas mediante este sensor y el uso de un modelo matemático, los investigadores han realizado una aproximación para estimar los niveles de glucosa en el cuerpo humano. Con ello, el proyecto busca ofrecer una alternativa tecnológica que pueda contribuir al monitoreo de pacientes con diabetes tipo 2.

La investigación registra actualmente una precisión cercana al 87 por ciento

De acuerdo con los resultados obtenidos hasta esta etapa, el prototipo alcanza aproximadamente 87 por ciento de precisión mediante las mediciones y el modelo matemático empleados.

Sin embargo, el equipo de investigación continúa trabajando para mejorar este resultado. Una de las siguientes etapas consiste en explorar el uso de Inteligencia Artificial y modelos de Machine Learning, con el objetivo de incrementar la precisión de las estimaciones y acercarse a un nivel de confiabilidad mayor.

Un proyecto de la BUAP con más de una década de investigación

El desarrollo del glucómetro no invasivo comenzó en 2012 y, durante este periodo, ha involucrado a estudiantes de licenciatura, maestría y doctorado, además de investigadores de distintas unidades académicas de la BUAP.

Entre las áreas que han participado en el proyecto se encuentran la Facultad de Ciencias Químicas, la Facultad de Ingeniería Química y el Instituto de Ciencias de la BUAP. El trabajo multidisciplinario también ha permitido generar conocimiento científico y tecnológico alrededor de la propuesta.

Como parte de sus resultados, la investigación ha derivado en dos títulos de patente y en la publicación de diversos artículos científicos, además de la formación de recursos humanos especializados.

Colaboración con TU Dublin busca internacionalizar el desarrollo tecnológico

La colaboración entre la BUAP y la Technological University Dublin tiene como uno de sus objetivos internacionalizar el proyecto y generar nuevas oportunidades de investigación conjunta.

El convenio busca facilitar la participación de estudiantes e investigadores de ambas instituciones, con la finalidad de fortalecer la calidad académica, compartir conocimientos y ampliar las capacidades para el desarrollo del prototipo.

La colaboración interdisciplinaria permitirá explorar nuevas alternativas tecnológicas para avanzar en la investigación y atender uno de los principales retos del proyecto: mejorar la precisión de la estimación de glucosa mediante herramientas computacionales y modelos de inteligencia artificial.

La investigación apuesta por tecnologías de salud más accesibles

El trabajo desarrollado por investigadores de ambas instituciones plantea la posibilidad de impulsar tecnologías inteligentes aplicadas a la salud, con énfasis en soluciones accesibles y centradas en el bienestar de las personas.

La incorporación de nuevas técnicas de análisis de datos, Inteligencia Artificial y Machine Learning representa una de las principales líneas de trabajo para las siguientes etapas de esta investigación, que mantiene como propósito desarrollar una alternativa no invasiva para la monitorización de glucosa.