Descripción: 

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.

Tipo asignatura
Optativa
Semestre
Primero
Créditos
6.00

Profesores Titulares

Conocimientos previos: 

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.

Objetivos: 

Los objetivos de la asignatura son: 

  • Aplicar de forma integrada los conocimientos del grado para participar en proyectos y tareas reales del ámbito de la Ingeniería de la Salud, aportando soluciones técnicamente fundamentadas.
  • Desarrollar proyectos aplicados con rigor y perspectiva crítica, incorporando cuando proceda las variables de sexo y género, y comunicando los resultados mediante entregables y presentaciones profesionales.
  • Potenciar el trabajo colaborativo y la creatividad en entornos multidisciplinares, asumiendo roles diversos, co-responsabilidad y metodologías de resolución conjunta de problemas.
  • Adquirir experiencia práctica en contextos académicos y profesionales reales, mediante el trabajo basado en proyectos, prácticas en laboratorio, seminarios breves y tutorías formativas que refuercen la autonomía y la capacidad de ejecución del estudiante.

Contenidos: 

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.

Metodología: 

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.

Evaluación: 

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.

Criterios evaluación: 

Se valorará si el estudiante: 

  • Aplica de forma adecuada e integrada los conocimientos del grado para analizar y resolver el problema asignado.
  • Propone soluciones técnicamente sólidas, viables y bien fundamentadas.
  • Integra, cuando corresponde, la perspectiva de sexo y género en el diseño, análisis o interpretación del proyecto.
  • Planifica el proyecto con realismo y rigor, realizando una búsqueda documental pertinente y aplicando una metodología de trabajo clara.
  • Desarrolla y presenta el proyecto de forma profesional, con entregables y exposiciones claras, estructuradas y técnicamente justificadas.
  • Trabaja de manera colaborativa y responsable, contribuyendo activamente al grupo, comunicándose bien y asumiendo corresponsabilidad en los resultados.
  • Aporta creatividad e iniciativa, generando ideas y soluciones novedosas y participando activamente en la toma de decisiones del equipo.

Bibliografía básica: 

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.

Material complementario: 

1. 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.

2. 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

3. Tranquillo, J., Goldberg, J., & Allen, R. (2022). Biomedical Engineering Design. Elsevier.

4. Bajaj, V., Sinha, G. R., & Chakraborty, C. (eds.) (2022). Biomedical Signal Processing for Healthcare Applications. CRC Press,

5. Señales biomédicas (EEG, EMG, ECG), machine learning aplicado a salud, procesamiento de datos.

6. Obeid, I., Selesnick, I., & Picone, J. (eds.) (2021). Biomedical Signal Processing: Innovation and Applications. Springer.

7. Sahin, F., & Pérez-Castillejos, P. (2023). Instrumentation Handbook for Biomedical Engineers. Routledge.

8. Kunal Pal, Bala Chakravarthy Neelapu, J. Sivaraman (2024). Advances in Artificial Intelligence: Biomedical Engineering Applications in Signals and Imaging. Elsevier.