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  • 27 ABR 2024, Actualizado 03:38

Desarrolla IPN robot sanitizador para hospitales Covid-19

Es un sistema robotizado y teleoperado con funciones de autonomía básica.

Desarrolla IPN robot sanitizador para hospitales Covid-19

Desarrolla IPN robot sanitizador para hospitales Covid-19(Foto cortesía IPN)

Ciudad de México

Por Octavio García  Ortiz

A fin de proteger al personal del sector salud y a la población en general, ante esta emergencia sanitaria, el investigador del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Juan Humberto Sossa Azuela, trabaja en el desarrollo de un robot que sanitizará con luz ultravioleta espacios hospitalarios destinados a pacientes con COVID-19.

Al respecto, el Jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del Centro de Investigación en Computación (CIC) explicó que además del sanitizado con luz ultravioleta tipo c, el autómata podría apoyar en el monitoreo del estado general de salud de los pacientes y el aprovisionamiento de medicamentos en áreas COVID-19, de esta manera médicos, enfermeras y personal de limpieza no sólo estarán más protegidos contra el coronavirus SARS-COV2, también podrán delegar ciertas tareas al robot y así enfocarse en sus actividades sustanciales.

El Doctor Sossa Azuela, integrante del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel III, explicó que se trata de un sistema robotizado y teleoperado con funciones de autonomía básica que permitirá sanitizar a distancia baños, corredores y habitaciones, además de monitorear al paciente y servir de enlace con el cuerpo médico, mediante un sistema de sensores y una interface para tablets.

"Al principio el robot trabajará de manera teleoperada, a distancia, además contará con funciones básicas de detección y cercanía de obstáculos para evitar que el operario lo impacte contra objetos; en una segunda fase se tiene contemplado que funcione de manera autónoma, a través de comandos de voz, en este caso se combinarán técnicas de análisis de voz y de imagen, reconocimiento de patrones y otras técnicas de Inteligencia Artificial como redes neuronales y aprendizaje por esfuerzo", detalló.

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