Fundamentos Físicos del Sistema Circulatorio: Aplicaciones Clínicas
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| 15:00 a 17:00 |
Fecha de inicio curso : 20/07/2026
Fecha de terminación : 17/08/2026
Objetivos o resultados de aprendizaje
Al finalizar, los estudiantes calcularán gasto cardíaco (GC), presión arterial media (PAM) y aplicarán Ley de Poiseuille para explicar resistencia vascular. Diferenciarán sangre (fluido no newtoniano) del agua. Analizarán casos de shock, hipertensión y sepsis.
Contenido del curso
Biomecánica de Fluidos
Análisis del comportamiento hemodinámico de la sangre como fluido biológico no newtoniano. Estudio comparativo de la viscosidad plasmática en condiciones fisiológicas y patológicas. Aplicación de principios de mecánica de fluidos a la circulación humana. Correlación clínica entre alteraciones reológicas y enfermedades cardiovasculares como policitemia, anemia y síndromes de hiperviscosidad.
Dinámica Cardíaca y Fisiología de la Presión Sistémica
Estudio integrado del gasto cardíaco y sus componentes: frecuencia cardíaca y volumen sistólico. Análisis de la relación presión-flujo en el árbol circulatorio. Cálculo e interpretación de la presión arterial media como indicador de perfusión tisular. Evaluación de estados de bajo y alto gasto cardíaco: shock cardiogénico, estados hiperdinámicos (sepsis, anemia, hipertiroidismo) y adaptaciones fisiológicas en el deportista.
Hemodinámica Vascular
Fundamentos físicos de la circulación a través de la Ley de Poiseuille. Análisis de la relación entre radio vascular y resistencia (R ∝ 1/r⁴), demostrando cómo pequeñas modificaciones del calibre producen cambios exponenciales en el flujo sanguíneo. Aplicación clínica a escenarios reales: hipertensión arterial como respuesta compensatoria a alta resistencia, shock séptico (vasodilatación masiva), shock cardiogénico (fallo de bomba) y adaptación circulatoria durante el ejercicio físico.
Temáticas de interés
aplicación colaborativa de la Ley de Poiseuille en escenarios clínicos reales
gasto cardíaco, resolución de casos de shock
BEATRIZ DEL CISNE MACAS ORDOñEZ
beatriz.macas@unl.edu.ec
0959250054
Descripción
Doctoranda en Ingeniería, Gestión de la Investigación y del Desarrollo – Universidad de Buenos Aires (UBA), Argentina. Becaria Doctoral – Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina. Correo institucional: beatriz.macas@unl.edu.ec. Líneas de investigación: procesamiento avanzado de señales biomédicas, inteligencia artificial explicable (XAI), electrocardiografía computacional, teoría de grafos aplicada a señales fisiológicas. Impacto científico: 16+ publicaciones indexadas. 245+ citas acumuladas. Artículo en Information Fusion (Elsevier Q1, IF>18, 2023): 245 citas. Artículo como primera autora en Integrated Computer-Aided Engineering (Scopus Q1, 2024): 16 citas. Segundo artículo en Integrated Computer-Aided Engineering (2025). Publicaciones en Springer LNCS (IWINAC 2022, 2024) y Springer SABI (2023). Producción reciente (2023–2026): 2026 – An explainable machine learning framework for identifying left bundle branch block mechanisms via vectorcardiographic features (ICAE, en prensa). 2025 – Graph theory and its potential in the automatic detection of left bundle branch block (ICAE). 2025 – Evaluation of Deep Learning Models for LBBB Classification in ECG Signals (IEEE EMBC, Copenhague). 2025 – Multifeature Signal Encoding for sLBBB Detection via ECG-Fingerprint (SABI CLIC). 2024 – Application of Graph Fourier Transform in the diagnosis of LBBB (IWINAC). 2024 – Strict LBBB diagnose through explainable AI (IWINAC). 2024 – Cardiac impulse propagation in LBBB (IWINAC). 2024 – A Model of Mechanical Dyssynchrony based on ECG features (SABI/Springer). Congresos internacionales: IEEE EMBC 2025 (Copenhague), IWINAC 2024 (Algarve, 3 ponencias), CASEIB 2024 (Cartagena), SABI 2024 (Buenos Aires), IWINAC 2022 (Tenerife). Proyectos de investigación: 2021-actualidad – Sistema de recomendación clínica para terapia de resincronización cardíaca (UBA/CONICET). 2019 – Interfaz cerebro-computador no invasiva (Universidad Nacional de Loja). 2012 – Procesamiento de SPECT de neurotransmisión – Influencia del ruido (Universidad de Barcelona). 2010 – Diseño de banco de pruebas para motores asíncronos (Universidad Nacional de Loja). Financiación competitiva: Becaria CONICET (2022–actualidad). Becaria SENESCYT – Programa de fortalecimiento del talento humano en Ciencia y Tecnología (Ecuador, 2010). Formación académica: Doctorado en Ingeniería (UBA, 2021-actualidad). Máster en Ingeniería Biomédica (Universidad Politécnica de Cataluña / Universidad de Barcelona, 2010-2012). Ingeniería en Electromecánica (Universidad Nacional de Loja, 2003-2008). Testing QA (Educación IT, Buenos Aires, 2024). Diplomados internacionales (120h c/u): gerencia de proyectos, docencia universitaria, seguridad del paciente, pedagogía y didáctica, gerencia de servicios de salud, gestión integral del riesgo, calidad/riesgo/tecnovigilancia en ingeniería clínica.