00:00En Colombia se desarrolla una aplicación que permite seguir el ritmo cardíaco y conocer cómo responde el organismo en diferentes
00:08momentos del día.
00:16Un innovador proyecto de grado que integra la computación física y la biotecnología fue sustentado por sus autores,
00:22dos estudiantes del Programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad del Pacífico.
00:25Para los autores el trabajo es muy importante en la medida que les permitió adentrarse en temáticas que no habían
00:30contemplado en la carrera.
00:32Nuestro proyecto fue encontrar la manera de clasificar personas que tengan arritmia de personas que estén sanas.
00:41¿Cómo lo hicimos? Hicimos un análisis local con personas de buena aventura, hombres, porque el examen es un poquito invasivo
00:53y con las mujeres necesitaríamos un permiso.
00:56Estos datos que recolectamos locales los comparamos con datos del MIT, datos estadísticos de Estados Unidos y vimos que teníamos
01:08como unos resultados similares.
01:10La idea no es que reemplazamos un cardiólogo, no, pero sembramos una base en la cual la universidad puede seguir
01:17creciendo y fomentar a más ingenieros por esta parte.
01:23Ir más allá de lo académico actual que tenemos en la universidad.
01:27La importancia que tiene este trabajo es que nos ayuda a escalar un poco más en lo que es la
01:32ingeniería, ya que estamos aplicando conceptos que en clase no solemos ver de manera regular,
01:40como serían los algoritmos de Machine Learning o Inteligencia Artificial que podemos observar en este trabajo de grado.
01:49Así que nuestra vida universitaria o nuestra vida futura nos puede ayudar incluso a buscar un empleo, ya que tenemos
01:56conocimiento sobre lo que es toda la inteligencia artificial y aprendizaje automático y análisis de datos.
02:04Para el profesor Edinson Rosero, quien fue el tutor del trabajo de grado, el proyecto es un paso que permitirá
02:09a futuro estudiar las enfermedades del corazón en el contexto local.
02:12Bueno, el proyecto tiene una importancia en el área de ingeniería porque estamos abordando temas nuevos para el programa, temas
02:24de investigación que están en la frontera,
02:26el conocimiento como aprendizaje de máquina, estamos también muestreando sobre sujetos locales y eso nos permite hablar un poco de
02:36las características también de nuestra región.
02:39El proyecto realmente es una continuación de un proyecto que ya veníamos llevando, un proyecto exploratorio que busca dar luces
02:50sobre algunas cuestiones en electrocardiografía,
02:55mediante el análisis de la serie temporal, usando estadística y algoritmos de aprendizaje de máquina.
03:01Y eso nos va a permitir a largo plazo estudiar un poco cómo son esas enfermedades.
03:08De pronto podríamos pensar en contribuir con un prototipo que pudiera ser usado, por ejemplo, para validar ciertos procedimientos.
03:21En salud, por ejemplo, podríamos pensar en alguien que tuviera una enfermedad cardíaca y entonces nos podríamos preguntar cuál es
03:29la prioridad.
03:31¿Quién viene primero? ¿Quién puede presentar algún problema más rápido que otra persona?
03:36Entonces este tipo de algoritmos clasificatorios y de aprendizaje de máquina nos permiten distinguir esas condiciones que en medicina son
03:46vitales.
03:47Eso podría marcar la diferencia entre alguien que muere y alguien que vive.
03:52Entonces este tipo de algoritmos clasificatorios y de aprendizaje de máquina nos permiten tener un problema más rápido que otra
03:52persona.
03:52Entonces este tipo de algoritmos clasificatorios y de aprendizaje de máquina nos permiten tener un problema más rápido que otra
03:53persona.
