Un punto pocas veces considerado en relación con el manejo de datos clínicos es su posible utilización con fines de investigación científica. Más allá de las cuestiones éticas relacionadas con la propiedad y anonimización de datos personales, las tareas de investigación presentan dificultades particulares, concernientes al manejo de datos no solamente de diversa índole y provenientes de diversas fuentes, sino asimismo multicéntricos (esto es producidos por distintos centros o focos de atención). A estos efectos diseñamos un sistema integral de gestión de información clínica y señales biomédicas para manejar la gran cantidad de datos provenientes de esas fuentes asociados a los proyectos de investigación del laboratorio. DataNIng es un sistema que ofrece un acceso eficiente a la información, facilitando así su análisis para los investigadores que colaboran en el mismo.



Palabras clave: Información clínica, Base de datos, Señales biomédicas.
Equipo: Camila Reinaldo, Gianfranco Bianchi, Oscar Filevich, Daniela S. Andres
Paper:
1- Reinaldo, Camila; Bianchi, Gianfranco; Wilken, Miguel & Andres, Daniela S. (2020). “Accelerometry signals’ recording protocol and database for the quantitative diagnosis of Parkinson’s disease” Revista Argentina de Bioingeniería, 24(5), 67–76.

La línea de trabajo se enmarca en el campo de los Estudios Sociales de la Ciencia y la Tecnología (CTS) y se propone la indagación del campo científico local, más específicamente, de equipos abocados a la investigación de tecnologías aplicadas. Se apunta a comprender de qué manera el equipo de un laboratorio de neuroingeniería concibe y lleva adelante procesos de transferencia tecnológica y qué mecanismos despliega para lograr dicho objetivo. Desde un abordaje etnográfico, se analizan los sentidos que movilizan y las modalidades de vinculación que establecen los actores que integran el laboratorio, en vistas de convertir un desarrollo tecnológico propio en un producto utilizado por un grupo social determinado.



Palabras clave: Antropología de la ciencia y la tecnología, Estudios CTS, Etnografía de laboratorios, Vinculación y Transferencia tecnológica.
Equipo: Rodrigo Ruiz Menna, María Soledad Córdoba, Francisco Rosso.
Paper:
1- Córdoba, M. Soledad y Azcurra Karen (2021) “Ciencia tomada. Estrategias frente al desfinanciamiento (2016-2019)”, en Ciencia, Tecnología y Política, Vol. 4, Nr. 7, pp. 67-76.
2- Hernández, Valeria y Córdoba, M. Soledad (2018) “Laboratorización del mundo: escenarios contemporáneos de la ciencia y la tecnología”, en Etnografías contemporáneas, vol. 4, nº 6, pp. 7-18.
3- Hernández, Valeria y Córdoba, M. Soledad (2018) “De la cancha al laboratorio. Trayectoria del investigador que logró clonar los mejores caballos de polo de la Argentina”, en Etnografías contemporáneas, vol. 4, nº 6, pp. 109-123.
4- Córdoba, M. Soledad; Buccellato, Marcos; Bilañski, Giselle; Smal, C.; Guzzo, Dante y Azcurra, Karen (2018) “Sobre mercancías, redes e imaginarios. Reflexiones a partir de un diálogo interdisciplinario en torno al quehacer científico local”, en Etnografías contemporáneas, vol. 4, nº 6, pp. 77-108.

El proyecto Aire Fresco: Breathing Panorama es una instalación artística a partir de una experiencia interactiva que involucra directamente a las personas participantes en la visualización de sus patrones respiratorios a partir de la imagen de un bosque nativo que refleje colectivamente las características biométricas de los habitantes de Latinoamérica. Es un proyecto multidisciplinario que se encuentra en el cruce entre la botánica, la fisiología médica, la informática, la tecnología y las artes visuales.



Palabras clave: Arte, Geometría fractal, Flora nativa, Fisiología respiratoria.
Equipo: Federico Parra, Nahuel Giménez, Nicolás Tentoni, Teresa Politi, Gabriel Noel.
En asociación con: Hernán Pitto Bellochio y Escuela de Arte y Patrimonio (UNSAM).

Los pacientes pediátricos con condiciones crónicas complejas (CCC) enfrentan un riesgo significativo de complicaciones si no se siguen meticulosamente las indicaciones médicas. Estas indicaciones pueden incluir cuidados especiales como la manipulación de traqueostomías, otras ostomías, manejo de sondas nasogástricas y el cuidado de heridas quirúrgicas, entre otras. En este contexto, las personas a cargo del cuidado a menudo se enfrentan a barreras considerables que incluyen niveles elevados de estrés, falta de confianza en sus habilidades y dificultades para recordar o interpretar instrucciones escritas. Esta situación se retroalimenta en virtud del compromiso emocional involucrado en el cuidado del paciente, influyendo tanto en la salud del paciente como en el bienestar psicológico de los cuidadores. El presente proyecto tiene por objetivo desarrollar y evaluar una app con inteligencia artificial (IA) destinada a los cuidadores de pacientes pediátricos con condiciones crónicas complejas (CCC) y comparar su efectividad respecto de otras dos modalidades de asistencia (seguimiento tradicional y app sin IA).



Palabras clave: Cardiopatías Congénitas, Condiciones Crónicas Complejas, Inteligencia Artificial, Grandes Modelos de Lenguaje, Cuidados, Adherencia, Stress del Cuidador.
Equipo: Victoria Belén Molina, María Sol Sayago, María Otero, Maite Filmus, Gianfranco Bianchi, Teresa Politi, Gabriel D. Noel, Daniela S. Andrés, Mariana Origone, Pablo Genera, María Elisa Azcárate.
En asociación con: Hospital Garrahan y University of California Los Angeles (UCLA).

Numerosos trastornos de origen neurológico, tanto trastornos de la comunicación como específicos del lenguaje y su articulación, impiden a sus portadores producir de manera fluida emisiones lingüísticas. Aún cuando estas personas puedan interpretar, comprender y reaccionar adecuadamente a instrucciones habladas, la incapacidad de responder de la misma manera o de iniciar intercambios conversacionales supone un obstáculo a su capacidad de socializar, y redunda en un enorme detrimento para su calidad de vida. Al tratarse de niños, este tipo de trastorno afecta además su normal desarrollo socioafectivo. Para ayudar a estas personas creamos BICOM, un comunicador personalizable basado en imágenes reconocibles que sus destinatarios pueden adaptar y utilizar para complementar o sustituir la articulación del lenguaje natural. Las imágenes pueden ser editadas y creadas por el mismo usuario, consistiendo en fotos, videos o imágenes tomadas de la web. La app trabaja con un motor de inteligencia artificial para proponerle al usuario nuevo contenido y palabras, ampliando sus posibilidades de comunicación. Además permite la asociación libre de términos en múltiples categorías, tanto creadas por el usuario de acuerdo a su propia necesidad como propuestas por la app, para ampliar el uso de redes semánticas.



Palabras clave: neurodesarrollo, trastornos del lenguaje, inteligencia artificial, grandes modelos de lenguaje, comunicador digital.
Equipo: Delfina Espelet, Violeta Merande, Gabriel D. Noel, Daniela S. Andrés, Mariana Origone, Pablo Genera, María Elisa Azcárate.

Si bien el diagnóstico certero de isquemia o infarto agudo de miocardio (IAM) debe alcanzarse por medio de una batería de análisis en centros especializados, un único canal precordial de ECG permite detectar tempranamente la isquemia en curso. Utilizando herramientas de inteligencia artificial, diseñamos un sistema que permite diagnosticar de forma automática mediante una aplicación móvil el riesgo de estar cursando IAM, para la rápida derivación de los pacientes con riesgo de vida. Como prueba de concepto del dispositivo, hemos desarrollado una red neuronal que reconoce señales de ECG con patología del segmento ST u onda T, características del IAM. Nuestro algoritmo detecta el ciclo cardíaco y utilizando una red neuronal de reconocimiento de patrones diagnostica la presencia de IAM con una certeza del 99%.



Palabras clave: infarto agudo de miocardio, redes neuronales artificiales, inteligencia artificial, riesgo de vida.
Equipo: Federico Alscher, Rocío Wegman, Sol Sayago, Gianfranco Bianchi, Teresa Politi, Gabriel D. Noel, Sabrina S. Andrés
En asociación con: Instituto Cardiovascular Buenos Aires y Quanttrace.

Las cardiopatías congénitas son patologías complejas caracterizadas por la presencia de anomalías anatómicas del corazón al momento del nacimiento. Tales anomalías son muy variables, tanto anatómica como fisiológicamente. Por esta razón, si bien las cardiopatías congénitas muchas veces son corregibles por medio de cirugía cardiovascular, cada intervención debe ser diseñada de modo personalizado por el equipo médico y técnico. Para llevar a cabo el planeamiento quirúrgico, el equipo profesional del Servicio de Cirugía Cardiovascular del Hospital Garrahan utiliza herramientas matemáticas que permiten calcular y predecir variables hemodinámicas, como resistencia, flujo y presión, antes y después de la cirugía. El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación móvil que permita simular por medio de ecuaciones simples de mecánica de fluidos las condiciones hemodinámicas del corazón en condiciones fisiológicas y en presencia de cardiopatías complejas.



Palabras clave: cardiopatías congénitas, simulación computacional, ley de Poiseuille, cirugía cardiovascular pediátrica.
Equipo: Teresa Politi, Rocío Wegman, Sol Sayago, Gabriel D. Noel, Sabrina S. Andrés, Mariana Origone, Pablo Genera, María Elisa Azcárate.
En asociación con: Hospital Garrahan.

El reemplazo valvular aórtico es una de las intervenciones invasivas cardiovasculares más frecuentes. La disfunción valvular protésica es una de las complicaciones estructurales más prevalentes en el seguimiento de mediano y largo plazo de estas intervenciones. Una de las variables hemodinámicas que se han asociado con la presencia de disfunción valvular es la turbulencia del flujo sanguíneo. En este plan de trabajo proponemos evaluar la presencia de turbulencia del flujo sanguíneo en el seguimiento clínico y ecocardiográfico de pacientes con reemplazo valvular aórtico y analizar la potencial asociación entre este fenómeno y el desarrollo de disfunción valvular protésica. Nuestra hipótesis de trabajo es que la turbulencia del flujo sanguíneo contiene información valiosa acerca de las condiciones hemodinámicas a nivel de la válvula protésica que se asocian al desarrollo de disfunción valvular protésica.



Palabras clave: Válvulas cardíacas, Estenosis aórtica, Reemplazo valvular, Turbulencia, Eco Doppler.
Equipo: Azul Giraud, Tomás Mendivil, Teresa Politi, Daniela S. Andres
En asociación con: Instituto Cardiovascular Buenos Aires, Hospital Británico, Institut Jean Le Rond D’Alembert - Sorbonne Universités.
Paper:
1- Cerminati, Andrea; Politi, M. Teresa; Andres, Daniela S. (2025) “Quantification of blood flow complexity from carotid doppler ultrasonography: perspectives for atherosclerotic risk”, Cardiology doi: 10.1159/000547437.

La ley de Frank-Starling establece las bases de la influencia del volumen de fin de diástole en el desarrollo de la fuerza contráctil en el corazón. Este fenómeno de tensión-longitud activa depende de los elementos moleculares de la fibra muscular, que son los que le otorgan estas propiedades contráctiles. A pesar de su importancia para la fisiología cardíaca, la relación entre los mecanismos moleculares de contracción de la fibra muscular y la curva de contractilidad cardíaca o tensión activa no es comprendida aún en detalle. Si bien se han propuestos modelos matemáticos de cinética química para ayudar a comprender el mecanismo de Frank-Starling, dichos modelos cuentan con una gran cantidad de ecuaciones, lo que dificulta tanto su estudio análitico como su integración numérica. A estos efectos trabajamos en modelos de cinética química para comprender mejor las propiedades fundamentales de los mecanismos moleculares subyacentes a la ley de Frank-Starling, con el objetivo de facilitar su estudio y el desarrollo de posibles aplicaciones clínicas.



Palabras clave: ley de Frank-Starling, contractilidad cardíaca, mecanismos moleculares de contracción muscular, simulación computacional, cinética química.
Equipo: Camila Ureta, Teresa Politi, Daniela S. Andres.