• Diseño y desarrollo de prótesis y órtesis personalizadas adaptadas a cada paciente. 
• Implementación de robótica médica para asistencia en el movimiento. 
• Uso de prototipado rápido y modelado 3D biomédico para soluciones a medida. 
• Simulación biomecánica para validar dispositivos antes de su implementación.

Resultados esperados:

• Mejor recuperación funcional en pacientes.
• Reducción de costos en dispositivos médicos.
• Producción local de soluciones biomédicas.

• Desarrollo de modelos de inteligencia artificial para diagnóstico temprano de enfermedades. 
• Procesamiento de señales fisiológicas como ECG, EMG y EEG. 
• Análisis automatizado de imágenes médicas para clasificación y detección. 
• Desarrollo de herramientas de apoyo a la decisión clínica.

Resultados esperados:

• Mayor precisión en diagnósticos.
• Reducción de tiempos de análisis clínico.
• Sistemas de salud más predictivos y eficientes.

• Diseño de sensores biomédicos y sistemas portables. 
• Captura de señales musculares, neuronales y fisiológicas. 
• Integración de hardware y software para monitoreo continuo. 
• Validación experimental en laboratorio.

Resultados esperados:

• Desarrollo de wearables biomédicos avanzados.
• Mediciones precisas para aplicaciones clínicas y deportivas.
• Nuevos dispositivos listos para pruebas reales.

• Análisis osteomuscular y evaluación de riesgo ergonómico.
• Caracterización de movimientos humanos y gestos deportivos. 
• Implementación de sistemas de captura de movimiento. 
• Estudios de cargas, posturas y fatiga.

Resultados esperados:

• Reducción de lesiones laborales y deportivas.
• Optimización del rendimiento humano.
• Diagnósticos más precisos para rehabilitación.

• Desarrollo de software médico y plataformas digitales. 
• Implementación de soluciones de telemedicina y monitoreo remoto. 
• Diseño de dashboards clínicos y análisis de datos de pacientes. 
• Integración de sistemas de historia clínica electrónica.

Resultados esperados:

• Digitalización del sector salud.
• Mejor experiencia del paciente.
• Gestión eficiente de datos clínicos.

• Medición de señales como EEG, ritmo cardiaco y respuesta galvánica. 
• Evaluación de respuestas cognitivas y emocionales. 
• Investigación en percepción, atención y toma de decisiones. 
• Aplicaciones en salud mental, deporte y marketing.

Resultados esperados:

• Nuevas métricas de comportamiento humano.
• Optimización de productos y experiencias.
• Avances en estudios cognitivos y emocionales.

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