Cortesía:
Clara Inés Estéves
Coordinadora de Prensa
Morera Comunicaciones con PRopósito
claraestevez@fabiolamorera.co
- En la Feria Internacional del Libro de Bogotá, FILBo2026, UNIMINUTO presentará un taller sobre los avances de la tecnología en acción para medir diferentes datos sobre la Diabetes Mellitus Tipo 2 en tiempo real, para que el profesional de la salud tome decisiones frente al proceso que lleva cada paciente y que los pacientes también conozcan en tiempo real sus resultados.
- El proyecto se realiza con la cooperación de los Hospitales de Honda (Tolima) y Guacarí (Valle del Cauca), con sus respectivas Secretarías de Salud y estará liderado por el equipo académico de UNIMINUTO y acompañado por los CEO de las empresas aliadas, Carlos López, de GLYA y Jhonny López de Neptuna.
- La Diabetes Mellitus Tipo 2 es una enfermedad de alto costo y por eso el proyecto genera biomarcadores fuera de las tradiciones prácticas, para que los pacientes, con tan solo una foto, puedan identificar factores de riesgo debido a una parametrización con inteligencia artificial.
UNIMINUTO presenta en la Feria Internacional del Libro de Bogotá (FILBo) 2026 el taller “Uso de la IA para el cuidado integral”, que presentará el proyecto enfocado en generar acciones de intervención preventiva y oportuna para el diagnóstico de la Diabetes Mellitus Tipo 2. La investigación se hizo con una población principalmente con por mujeres entre 39 y 69 años y personas interesadas en el cuidado integral, incluyendo la salud mental y la economía conductual.
El taller programado para el martes 28 de abril a las 10: 30 am en el stand del Pabellón 3 de Corferias, será liderado por el profesor Juan Gabriel Castañeda, Subdirector del Sistema Universitario de Investigaciones, quien estará acompañado por los CEO de las empresas aliadas, Carlos López, de GLYA y Jhonny López de Neptuna.
“En el proyecto aplicamos un instrumento que mide riesgo y caracterizamos a 1.994 personas en dos municipios de Colombia (Honda y Guacarí). Desarrollamos una APP para que la persona se conecte y envíe datos permanentes. La información es procesada con machine learning y deep learning y nos arroja unos tableros de control que puede ver el médico cruzado con todo el historial del paciente”, afirmó el profesor Juan Gabriel Castañeda.
Este proyecto es una gran iniciativa que permite medir diferentes datos sobre la Diabetes Mellitus Tipo 2 en tiempo real, para que el profesional de la salud tome decisiones frente al proceso que lleva cada paciente. Además, el proyecto se encamina a que los pacientes también conozcan en tiempo real sus resultados.
El uso de los datos y la inteligencia artificial tiene impacto en la sociedad y el sector de la salud no podía estar ajeno a este movimiento tecnológico. Por otra parte, la Diabetes Mellitus Tipo 2 es una enfermedad de alto costo y por eso se buscó desarrollar un proyecto que genera biomarcadores fuera de las tradiciones que realizan los médicos, para que los pacientes con tan solo una foto puedan identificar factores de riesgo debido a una parametrización con inteligencia artificial.
“Tenemos un dashboard clínico, es decir que sintetiza toda la información de miles de datos que pueda arrojar mientras que se usa el reloj, mientras que se camina con el celular, esa información se traduce para que el médico pueda evidenciar los reportes diarios y evaluar los cambios durante el seguimiento a la enfermedad”, así lo destacó el profesor Castañeda.
El proyecto nació de la sinergia institucional con los hospitales y las secretarías de Salud de Honda, Tolima y Guacarí en Valle del Cauca, pues la convocatoria de Minciencias estaba orientada en el sector de salud y debía realizarse en municipios de sexta categoría como son los mencionados anteriormente. La idea también nació con el objetivo de ser referente en Latinoamérica en este tipo de desarrollos tecnológicos enfocados en la salud.
De acuerdo con Juan Gabriel Castañeda, el proyecto se encuentra en un 70% de su avance, y la idea del profesor es que esta iniciativa se pueda trasladar a otro tipo de patologías y se pueda tener una herramienta que suministre datos reales gracias a su actividad diaria, además de impulsar en los pacientes a que confíen más en datos y no en información que se publica en redes sociales, que en muchas ocasiones no tienen un sustento científico.
