Dr. Vicente Peña-Caballero
Departamento de Ingeniería Agroindustrial,
División de Ciencias de la Salud e Ingenierías,
Campus Celaya-Salvatierra, Universidad de Guanajuato
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), para el 2030 habrá 360 millones de personas con Diabetes Mellitus en el mundo; en México, estudios demuestran que este padecimiento es la principal causa de muerte en hombres y mujeres. Además, se estima que 11.7 millones de mexicanos serán diagnosticados como diabéticos para el año 2025, por lo tanto, el diagnóstico preventivo de esta enfermedad para conocer el estado de salud es un elemento clave en la prevención y tratamiento.
En este sentido, para diagnosticar la Diabetes Mellitus, una alternativa es el uso de estimadores de estado con aplicación en las áreas de la salud. Un estimador de estado se puede diseñar para su aplicación a modelos matemáticos de diferentes fenómenos de estudio, por ejemplo, en las áreas sociales, biología, ingeniería, salud pública, entre otras, con el objetivo de conocer información de importancia a partir de la medición de otras variables de fácil medición. Para el caso específico, en el diseño de un estimador de estado para la enfermedad de la Diabetes Mellitus, el estimador se asocia a algún modelo que la describe. El estimador es una copia del modelo de la Diabetes Mellitus más un término de ganancia del error de la variable que se mide; a través de un cálculo numérico se conocen otras variables.
En la Universidad de Guanajuato, con la colaboración de ingenieros químicos, biotecnológos, biólogos, enfermeras y médicos, se realiza investigación en el campo del diseño de estimadores de estado con aplicación a modelos de enfermedades como Diabetes Mellitus y hepatitis. Estas investigaciones integran aspectos de (i) diseño de nuevas estructuras para estimar variables de importancia en el diagnóstico del paciente, como concentración de insulina y carga viral, respectivamente, Diabetes Mellitus y hepatitis; (ii) la comprensión de la respuesta de los estimadores propuestos frente a estimadores clásicos y (iii) el desarrollo de sensores de bajo costo.
Este trabajo interdisciplinario en colaboración con la Mtra. Rosario Tolentino, la MCE. Clara Teresita Morales Álvarez, los doctores Cuauhtémoc Sandoval Salazar y Vicente Peña-Caballero, de la UG; el Dr. Ricardo Aguilar-López del CINVESTAV; y el Dr. Pablo Antonio López-Pérez y colaboradores de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo (UAEH), permitirá desarrollar estimadores de estado para el monitoreo de variables en enfermedades públicas que se traduzcan en herramientas de apoyo para diagnóstico de estas afecciones sociales.
Fecha de publicación: 29 de octubre de 2017.
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