Grupos de investigación

Tema Principal: Densitometría ósea.Aplicación Tecnológica: Deep learning.Objetivo General: Desarrollar y validar un sistema basado en técnicas de deep learning para el análisis automatizado de imágenes de densitometría ósea, con el fin de detectar de manera precisa y temprana la osteoporosis o posibles fracturas.Objetivos Específicos:Recolección y Preparación de Datos:Adquirir un conjunto de datos representativo de imágenes de densitometría ósea, asegurando la diversidad y calidad de las mismas.Procesar y anonimizar las imágenes para garantizar la privacidad y confidencialidad de los pacientes.Etiquetar el conjunto de datos con la ayuda de especialistas para indicar la presencia o ausencia de osteoporosis y/o fracturas.Desarrollo del Modelo de Deep Learning:Diseñar o seleccionar una arquitectura de red neuronal profunda adecuada para el análisis de imágenes médicas.Entrenar el modelo usando el conjunto de datos preparado, monitoreando métricas como precisión, sensibilidad y especificidad.Optimizar y ajustar el modelo para maximizar su rendimiento y reducir posibles errores.Validación del Modelo:Dividir el conjunto de datos en entrenamiento, validación y prueba para evaluar el desempeño del modelo de manera objetiva.Comparar los resultados del modelo con diagnósticos realizados por especialistas para determinar su fiabilidad.Refinar y ajustar el modelo según los resultados obtenidos en la fase de validación.Desarrollo de una Interfaz de Usuario:Crear una plataforma intuitiva que permita a los profesionales médicos cargar imágenes de densitometría y obtener resultados del análisis.Implementar características de visualización que permitan a los médicos ver áreas destacadas o de interés en las imágenes analizadas.Integración y Pruebas en Entorno Real:Integrar el sistema desarrollado con sistemas de información hospitalaria existentes.Realizar pruebas piloto en un entorno clínico real para evaluar la usabilidad y la eficacia del sistema en condiciones reales.Documentación y Capacitación:Elaborar manuales y documentación técnica sobre el uso y limitaciones del sistema.Organizar sesiones de capacitación para profesionales médicos sobre cómo utilizar el sistema y cómo interpretar sus resultados.

Diagnóstico Temprano:La osteoporosis es una enfermedad que suele desarrollarse silenciosamente durante años. Muchas veces, el primer indicio es una fractura. Un sistema eficiente basado en deep learning podría detectar signos tempranos de osteoporosis, permitiendo intervenciones preventivas.Precisión en el Diagnóstico:Los métodos tradicionales pueden no ser lo suficientemente sensibles para detectar diferencias sutiles en la densidad ósea o pueden ser propensos a errores humanos. Una solución basada en deep learning puede mejorar la precisión y sensibilidad del diagnóstico.Automatización y Escalabilidad:Las pruebas manuales pueden ser tediosas y consumir mucho tiempo. Un modelo automático puede procesar rápidamente grandes cantidades de datos, permitiendo una evaluación más rápida y eficiente de los pacientes.Reducción de Costos:La automatización y la precisión en el diagnóstico pueden llevar a una reducción de costos en el ámbito de la atención médica, minimizando pruebas adicionales, tratamientos incorrectos o intervenciones tardías.Mejora en el Tratamiento Personalizado:Con un diagnóstico más preciso y temprano, los tratamientos pueden ser mejor adaptados a las necesidades individuales del paciente, mejorando potencialmente los resultados.Accesibilidad:En áreas donde hay escasez de especialistas en densitometría ósea o radiólogos, un sistema automatizado puede proporcionar análisis expertos, haciéndolo accesible a una población más amplia.Integración con Otros Sistemas Médicos:Un modelo basado en deep learning puede ser integrado con otros sistemas de información médica para proporcionar un enfoque más holístico en la atención del paciente, cruzando datos de densitometría con otros indicadores de salud.

Convolutional Neural Networks (CNNs o Redes Neuronales Convolucionales):Descripción: Las CNNs son especialmente aptas para el procesamiento de imágenes debido a su capacidad para detectar características locales y jerárquicas en las imágenes. A través de múltiples capas convolucionales, estas redes pueden identificar características complejas a partir de las más simples, lo que las hace ideales para detectar patrones en imágenes médicas.Aplicación en el Proyecto: Una CNN podría entrenarse para reconocer características específicas de la densitometría ósea que indiquen la presencia de osteoporosis o fracturas.Residual Neural Networks (ResNets o Redes Neuronales Residuales):Descripción: Las ResNets son una extensión de las CNNs que introducen "conexiones residuales" o "saltos" entre capas. Estas conexiones permiten que la formación aprenda las diferencias (residuales) entre capas consecutivas, lo que ayuda a prevenir el problema de desvanecimiento de gradiente en redes muy profundas y mejora el rendimiento en conjuntos de datos complejos.Aplicación en el Proyecto: Una ResNet podría ser útil si se requiere una red profunda para detectar sutilezas en las imágenes de densitometría ósea. Los "saltos" permitirían a la red entrenar de manera más eficiente y posiblemente llegar a una precisión más alta.U-Net Architecture (U-Net o Arquitectura en Forma de U):Descripción: U-Net es una arquitectura de red neuronal especialmente diseñada para la segmentación de imágenes biomédicas. Tiene una estructura simétrica en forma de U, con una ruta de contracción (encoder) que capta el contexto y una ruta de expansión (decoder) que permite la localización precisa.Aplicación en el Proyecto: Si una parte del proyecto implica la segmentación de áreas específicas de interés dentro de las imágenes (por ejemplo, áreas de baja densidad ósea), la arquitectura U-Net podría ser ideal debido a su habilidad para segmentar con precisión áreas específicas de una imagen.

Aplica en la linea problemática de Discapacidad.

Aplica en la linea problemática de Productividad y Sostenibilidad energetica.

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Este grupo se dedica al estudio de las enfermedades crónicas no transmisibles, la genética humana y los defectos congénitos, la educación e innovación en salud, y la fisiofarmacología y bioprospección. El grupo parte de la necesidad de realizar investigación multidisciplinaria en salud, involucrando la integración de varias ciencias básicas alrededor de problemas específicos en el área, y busca establecer lazos de colaboración con otros grupos internos o externos que tengan intereses comunes, llegando a involucrar distintas alternativas de intervención en la comunidad, generando nuevo conocimiento de impacto regional, nacional y mundial, y promoviendo la investigación formativa de estudiantes a nivel de pregrado y posgrado. 

Es un grupo de investigación interdisciplinar que se propone contribuir a la construcción de una cultura de paz en un contexto de desarrollo sostenible y autosustentable. El grupo desarrolla acciones de investigación y creación orientadas a la construcción de conocimiento en artes, literatura, diseño, arquitectura y filosofía.

Este grupo se dedica al estudio de la cultura, memorias y convivencia social, al estudio de género, sexualidad y familia, la neurociencia y la neuropsicología, el estudio de los procesos humanos, las organizaciones y trabajos, la medición y evaluación de riesgos psicosociales, y la medición y evaluación de competencias laborales. 

Este grupo estudia la relación entre comunicación y ciudad, la gestión de la comunicación en distintos tipos de organizaciones (comunitarias, estatales del tercer sector y empresarial), los procesos de comunicación que subyacen en las experiencias de participación orientadas a la consolidación de identidades colectivizadas en contextos subordinados, las relaciones comunicativas propias de la cultura de convergencia y los estudios socio-técnico-culturales (ESTC), y los procesos de enseñanza y aprendizaje de las lenguas en la educación superior. 

Este grupo busca generar conocimiento teológico desde una perspectiva interdisciplinaria, a partir del desarrollo de investigaciones que permitan comprender las diversas experiencias religiosas del hombre contemporáneo en los contextos educativos y comunitarios. También, busca contribuir en la formación cristiana de las comunidades, a partir del desarrollo de propuestas de investigación aplicada y la transferencia de conocimiento teológico. Todo esto, a través de reconocer las lógicas de expresión teológica y religiosa del hombre actual, para poder desarrollar procesos formativos que permitan una experiencia vivencial y de seguimiento del mensaje del Reino, comprender las experiencias de fe personal y comunitarias como potencializadoras para desarrollar procesos de convivencia significativos que ayuden a transformar la realidad, y participar en redes nacionales para desarrollar investigación teológica

Este grupo se dedica al análisis de la calidad de las interacciones entre profesores y estudiantes en términos de apoyo pedagógico, apoyo emocional, relevancia de lo que se enseña y su relación con el compromiso, aprendizaje y desempeño de los estudiantes, al diseño de situaciones educativas innovadoras utilizando juegos, vídeo juegos, situaciones de resolución de problemas, y aprendizaje basado en problemas, al estudio, diseño, desarrollo y evaluación de programas psicoeducativos que promueven la autonomía, la competencia y la filiación, al estudio, diseño, desarrollo y evaluación de programas y proyectos en producción y comprensión de textos, a la enseñanza y aprendizaje de la lectura y la escritura, a la regulación de la motivación y su influencia en el aprendizaje y desempeño académico, a procesos de retroalimentación en situaciones académicas, a la autorregulación del aprendizaje, a la innovación educativa, y al aprendizaje basado en juegos.

Este grupo se dedica a la promoción de la salud y el bienestar y la calidad de vida de individuos, familias, grupos, comunidades y poblaciones. El grupo tiene varios ejes de acción que parten de conceptos como: estilo de vida, salud mental y convivencia, enfermedades y condiciones crónicas en salud, sexualidad, calidad y humanización en los servicios de salud, políticas públicas e intervenciones en salud, y salud laboral. 

Este grupo busca desarrollar investigación aplicada, participativa, interdisciplinar e intercultural, con el fin de contribuir al ejercicio de derechos efectivo de las comunidades indígenas, afrodescendientes, campesinas y de mujeres en contextos rurales y urbanos, con cuatro ejes orientadores para aportar a esa misión: Desarrollo económico territorial integral en zonas priorizadas. Apuesta territorial de paz, reconciliación y respeto a la vida. Educación transformadora vinculada al territorio. Conocimiento transformador pertinente y de calidad desde la investigación aplicada. 

Este grupo se dedica a las aplicaciones biomédicas, a la automatización de procesos, a la ciencia e ingeniería a nanoescala, a la computación a la medida, a la educación en ingeniería, a la eficiencia energética, a las redes de Información, a la robótica y cibernética, y a la visión artificial.Las áreas del conocimiento son las relacionadas con el monitoreo de variables, la actuación controlada, la transmisión de información y los elementos de cómputo.Los ambientes de aplicación abarcan tanto múltiples grados como diversos modos de interacción entre agentes (e.g., personas, máquinas, software, animales): desde entornos individuales o personales hasta estructuras complejas.

Este grupo se dedica a la creación y análisis de modelos computacionales, la verificación automática de sistemas complejos, los problemas de optimización u satisfacción de restricciones, la lógica matemática y la lógica de reescritura; la semántica de lenguajes de programación, la teoría de pruebas, el diseño de algoritmos y el machine learning.El grupo tiene tres ejes de acción que parten de la búsqueda de formalismos para modelar procesos concurrentes y distribuidos, la teoría y aplicaciones de la programación concurrente de restricciones, y la programación con restricciones para la solución de problemas de optimización combinatoria. 

Este grupo está reconocido por MinCiencias en la categoría A1, de acuerdo con la última medición del año 2021. Fue fundado por el profesor Fernando A. Zapata de la Universidad del Valle hace 20 años, y en la actualidad es un grupo interinstitucional, que cuenta con el aval adicional de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, a través del profesor Mateo López Victoria y sus estudiantes. El grupo tiene líneas de investigación enfocadas en la ecología de comunidades coralinas, bioerosión de arrecifes coralinos, reproducción y reclutamiento coralino, historia de vida temprana y biogeografía de peces, restauración ecológica, ecología molecular y efectos climáticos y antropogénicos en corales.

Este grupo se dedica al estudio de la biofotónica, de la biología molecular, la biotecnología de la conservación de orquídeas, las dinámicas de comunidades y poblaciones, la ecología conductual, la ecología de humedales interiores, la ecología de la restauración, la ecología insular, la ecología y conservación de ecosistemas marinos, la genética de la conservación y ecología molecular, los inventarios y estado de las poblaciones, la investigación en conservación y uso sostenible de las especies de vanilla nativas de Colombia, y la valoración y aprovechamiento sostenible de recursos marinos.El grupo tiene varios ejes de acción que parten de la generación de conocimiento científico aplicado, que permita mejorar o complementar acciones de conservación y restauración de los ecosistemas de Colombia, potencializando el uso de nuestros recursos naturales. Así mismo, este grupo busca contribuir con información científica de alta calidad a las metas en conservación y biotecnología del país y del neotrópico.

Este grupo se dedica a la mejora de los procesos productivos de organizaciones, bien sea de bienes o de servicios. Los resultados esperados de las investigaciones serán modelos y herramientas que den soporte científico a la toma de decisiones, e introduzcan innovaciones en la mejor solución a problemas de planeación y programación de la producción, problemas de distribución, de calidad, de logística, de secuenciación de actividades, y de planeación de proyectos o de administración de energía. En general, el grupo se enfoca en la gestión óptima de recursos escasos en los sistemas de decisiones.El grupo tiene varios ejes de acción que parten de las finanzas y proyectos, la gestión ambiental, la logística humanitaria, la modelación termodinámica de fluidos, la optimización, la productividad y la ergonomía. 

Los temas de estudio del grupo son el reconocimiento de patrones y la computación gráfica. Se trabaja en el desarrollo de técnicas de reconocimiento de patrones y en su aplicación a problemas específicos en tres temáticas fundamentales: la interacción humano computador, la visión artificial y la bioinformática. En el tema de interacción humano-computador se tiene particular interés en el estudio de patrones auditivos y visuales, en visión artificial el interés principal son las imágenes termográficas, y en bioinformática se trabaja en la aplicación de técnicas sintácticas de reconocimiento de patrones. En el tema de computación gráfica se busca estudiar la aplicación de tecnologías y teorías de video juegos, realidad virtual, realidad aumentada, animación y simulación a entornos educativos.

Este grupo busca desarrollar proyectos en los que el uso de la teoría y técnicas estadísticas brinden información que amplíe la comprensión de fenómenos asociados a diferentes áreas del conocimiento incluyendo la estadística misma. Por otro lado, busca desarrollar vínculos investigativos entre profesionales de estadística y profesionales de otras áreas de conocimiento, aportar alternativas de solución a problemáticas reales a partir de técnicas y teorias estadísticas, y generar conocimiento a partir del análisis y modelación de datos. 

Este grupo se dedica a la priorización de barrios para reducir desastres urbanos relacionados con el clima, a la búsqueda de tratamientos alternativos del agua residual, al ordenamiento rural para acceso equitativo al agua de calidad, al planteamiento de estrategias pedagógicas aplicables en la experiencia enseñanza-aprendizaje, al análisis de comportamiento mecánico de materiales convencionales y no convencionales para construcción, y a la evaluación del comportamiento de suelos saturados y no saturados. Así mismo, este grupo se proyecta en la industria ofreciendo soluciones técnicas para la mitigación de problemas ambientales y para la reducción de contaminantes, complementadas con la promoción de estrategias de sensibilización hacia buenas costumbres que lleven a la preservación de los recursos naturales y la estabilidad de las obras de ingeniería.

Este grupo busca ser líder nacional e internacional en la producción de conocimiento que conduzca a que las prácticas actuales de planificación, diseño, construcción y operación de obras de infraestructura no incrementen los impactos devastadores que venimos ocasionando en el equilibrio ambiental del planeta, formando personas que se interesen porque el desarrollo de infraestructura sea amable con el medio ambiente, confortable y seguro, que los materiales, naturales y fabricados por el hombre, utilizados en las obras civiles, tengan el balance entre su costo, su comportamiento adecuado y no deterioren en su obtención y utilización el medio ambiente, y que trabajen para que los sistemas de transporte sean oportunos, confortables y de fácil acceso.

Este grupo busca mejorar la comprensión de la forma como los constantes cambios económicos y sociales inciden en la contabilidad y las finanzas, y cómo estas impactan los procesos sociales y de gestión contable y financiera. Se preocupa por lograr mayores acercamientos a las realidades del entorno en el cual se lleva a cabo la práctica de los desarrollos teóricos, de forma que se logre conciencia sobre los fuertes lazos que existen entre estas dos áreas y su desarrollo disciplinar. Además, orienta sus esfuerzos a la formación de profesionales integrales apoyando el desarrollo de sus capacidades investigativas.

Este grupo se dedica al estudio del desarrollo de la política económica, de la gestión de organizaciones, de innovaciones y tecnologías en salud pública, y de la política social.Todos los integrantes cuentan con estudios en diferentes líneas de investigación, como lo son: Management, entre ellos Marketing, Negocios Internacionales, Emprendimiento e Innovación y Estudios Organizacionales, Desarrollo y Política Económica, entre ellos Globalización y Desarrollo Económico, Fluctuaciones en Negocios y sus Ciclos, Economía regional y Política Económica, Innovaciones y tecnologías en salud pública, entre ellos Atención de salud, Género y salud, Salud materna y Educación en salud pública, y Política social, entre ellos Economía de la educación, Economía de la salud, Empleo, desigualdad e informalidad, Economía cultural, Pobreza, niñez y bienestar. 

Discapacidad:El proyecto busca detectar osteoporosis y fracturas mediante el análisis de densitometría ósea usando deep learning. La osteoporosis, al debilitar los huesos, aumenta el riesgo de fracturas. Una fractura, especialmente en áreas críticas como la cadera o la columna, puede resultar en discapacidades temporales o permanentes, reduciendo la movilidad del individuo y, en consecuencia, su calidad de vida.Relación: Detectar y tratar la osteoporosis temprano puede prevenir fracturas, lo que reduciría las tasas de discapacidad relacionadas con estas afecciones óseas.

Productividad:Las personas que sufren de osteoporosis o que han tenido fracturas suelen requerir tiempos prolongados de recuperación. Esta situación puede resultar en la pérdida de jornadas laborales, impactando la productividad personal y, a nivel macro, la productividad de una sociedad.Relación: Al detectar tempranamente y tratar adecuadamente la osteoporosis, se pueden prevenir fracturas, reduciendo así los tiempos de incapacidad y mejorando la productividad laboral.

Sostenibilidad Energética:Aunque a primera vista no pareciera tener relación directa, si se amplia la visión, se puede pensar que un sistema de salud eficiente, que previene en lugar de curar, puede reducir la demanda energética de instituciones médicas.Relación: Menos hospitalizaciones y procedimientos médicos relacionados con fracturas pueden traducirse en un menor uso de recursos energéticos en hospitales y clínicas.

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