La asignatura pretende especializar al alumnado ofreciéndole contenidos diversos sobre temáticas de interés en el campo de la Ingeniería de la Salud, Ingeniería Biomédica u otras denominaciones afines. Pretende insertar al alumnado en la participación de tareas y proyectos (de investigación, de innovación, solidarios, de cooperación, de apoyo a la enseñanza u otros) afines a la Ingeniería de la Salud. Es un excelente complemento al currículo. El trabajo que desarrolle el alumno dependerá del tipo de materia en Ingeniería de la Salud en la que realice la colaboración. Es importante elegir la materia que encaje con los intereses particulares del alumno.
La asignatura potencia el trabajo en equipo, la colaboración y la aplicabilidad de la creatividad. Tiene un enfoque esencialmente práctico, el estudiantado desarrolla un proyecto académico/investigativo aplicado, en el que integran la metodología de búsqueda documental, la solución de problemas y la comunicación mediante entregables técnicos y presentaciones.
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Es recomendable haber cursado todas las asignaturas de la materia en la que se colabora. Las materias del grado de Ingeniería de la Salud (GES) son: Matemáticas, Informática, física, Bioquímica, Electrónica, Comunicaciones, Señales e imágenes médicas, Informática médica, Bioestadística, Fundamentos clínicos, Gestión e Investigación.
1. Se aplican los conocimientos adquiridos durante el grado de forma integrada para resolver una necesidad real del sector sanitario desde la perspectiva de la ingeniería médica y de la salud.
2. Saber abordar los proyectos asignados integrando las variables sexo y género con relevancia en el problema o tema planteado.
3. Planificar, desarrollar y presentar trabajos de investigación aplicados a la Ingeniería de la Salud.
4. Ser capaz de trabajar en grupo de forma colaborativa y con pensamiento creativo en entornos multidisciplinares.
Los contenidos de cada alumno/a pueden ser diversos en dependencia de la finalidad del proyecto o tarea realizada enfocado a alguna aplicación relacionada con la salud. Por ejemplo, el desarrollo de prototipos hardware, algoritmos, herramientas software, materiales docentes teórico-prácticos; la investigación de procesos anatómicos, fisiológicos y fisiopatológicos; el desarrollo de experimentos; la adquisición/registro de señales y datos, el procesamiento de señales e imágenes, la gestión de bases de datos, el modelado/impresión 3D, la caracterización de biomateriales y la simulación computacional, entre otros. También la asignatura constituye un espacio para integrar nuevos contenidos de asignaturas afines a la Ingeniería de Salud, que están no incluidos en el plan de estudio y que el estudiantado pueda cursar durante el intercambio académico en instituciones externas nacionales e internacionales.
Esta asignatura tiene un fuerte componente práctico y busca preparar a los estudiantes para colaborar en entornos profesionales, enfrentando desafíos reales del sector de salud. Se desarrolla combinando el asesoramiento y seguimiento del profesor con la realización de las actividades prácticas para solucionar los retos planteados a los grupos de 2 a 4 alumnos.
Se emplean las siguientes metodologías docentes:
- Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP): cada equipo desarrolla un proyecto realista con resultados verificables (prototipo hardware y/o software, experimento, modelo, etc.).
- Aprendizaje práctico en laboratorio: sesiones experimentales enfocadas aprender haciendo.
- Seminarios breves y micro-lecciones para cubrir justo a tiempo ("just-in-time teaching") los conceptos claves que permitan avanzar.
- Tutorías académicas y técnicas: seguimiento formativo con retroalimentación accionable orientado a mejora.
- Aprendizaje cooperativo: roles rotativos (por semanas y/o por tipos de evaluaciones), co-responsabilidad (cada rol tiene tareas propias y compartidas: ?el resultado es de todos y todas?), resolución colaborativa de problemas (uso de dinámicas para pensar y decidir en grupo: brainwriting, brainstorming, etc.) y coevaluación (valoración anónima de cada presentación tanto de forma individual como por pares).
- Evaluación continua mediante el seguimiento del desempeño individual y grupal.
Uso de IA en el aprendizaje: permitido con declaración explícita del uso y prompts en los entregables (incluir en los anexos); el trabajo debe ser original, trazable y comprensible por quienes lo firman.
La evaluación del trabajo de cada alumno se realiza en base a la capacidad de respuesta a los problemas planteados, atendiendo a la capacidad de definir cómo debe orientar el trabajo, el desarrollo y los resultados. Se valora la implicación personal y la actitud. La evaluación la hará el responsable de supervisar a los grupos del alumnado. Esta persona realizará el seguimiento y realizará una valoración continua individual de la colaboración de cada alumno.
La nota de la asignatura se calcula según el cumplimiento de las tareas del proyecto, tanto de forma individual (90 %) como grupal (10 %). La evaluación individual se distribuye como sigue: 5 % por la actitud individual de cada participante (asistencia a las reuniones, participación, disciplina informativa), 80 % por los resultados obtenidos en las tareas asignadas, 5 % por la exposición final individual y un 10 % por el cumplimiento de los objetivos del proyecto de forma global (incluye la organización y cohesión del grupo).
Los alumnos que no aprueben la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. En esta convocatoria será necesario entregar y presentar una nueva versión del proyecto con los métodos/resultados/soluciones de las tareas individuales y grupales en que el alumno forme parte. Si existe más de un/a alumno/a del equipo que hubiese desaprobado, se puede entregar y presentar un solo documento con la versión final del equipo. Si el supervisor lo entiende necesario, puede sustitutivamente, evaluar la convocatoria extraordinaria, realizando un examen teórico y práctico sobre el conocimiento de los contenidos del proyecto.
1. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2023). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approach (6th ed.). SAGE.
2. Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
3. Browner, W. S., Newman, T. B., Cummings, S. R., & Grady, D. G. (2022). Designing clinical research (5th ed.). Wolters Kluwer.
4. Ng, S. I., Xu, L., Siegert, I., Cummins, N., Benway, N. R., Liss, J. y Berisha, V. (2024). Un tutorial sobre el desarrollo de IA clínica del habla: desde la recopilación de datos hasta la validación del modelo. Preimpresión de arXiv arXiv: 2410.21640.
5. Ahluwalia, A., De Maria, C., & Díaz Lantada, A. (eds.) (2022). Engineering Open-Source Medical Devices: A Reliable Approach for Safe, Sustainable and Accessible Healthcare. Springer Cham. SpringerLink
6. Tranquillo, J., Goldberg, J., & Allen, R. (2022). Biomedical Engineering Design. Elsevier.
7. Bajaj, V., Sinha, G. R., & Chakraborty, C. (eds.) (2022). Biomedical Signal Processing for Healthcare Applications. CRC Press,
8. Señales biomédicas (EEG, EMG, ECG), machine learning aplicado a salud, procesamiento de datos.
9. Obeid, I., Selesnick, I., & Picone, J. (eds.) (2021). Biomedical Signal Processing: Innovation and Applications. Springer.
10. Sahin, F., & Pérez-Castillejos, P. (2023). Instrumentation Handbook for Biomedical Engineers. Routledge.
11. Kunal Pal, Bala Chakravarthy Neelapu, J. Sivaraman (2024). Advances in Artificial Intelligence: Biomedical Engineering Applications in Signals and Imaging. Elsevier.
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