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Innovación, salud y licencias obligatorias: retos para Mipymes biotecnológicas en Colombia
Get PDFEsta monografía examina el impacto del régimen jurídico colombiano sobre licencias obligatorias en patentes farmacéuticas en relación con la innovación y la inversión en el sector salud, teniendo como enfoque central a las MiPyME biotecnológicas en etapa pre-semilla. Se analiza cómo el otorgamiento de licencias obligatorias puede llegar a facilitar el acceso a medicamentos esenciales, cumpliendo con el Objetivo de Desarrollo Sostenible 3 (ODS 3) propuesto por las Naciones Unidas. En contraposición, se plantea una discusión sobre la incertidumbre que puede llegar a generar el vacío legal que actualmente presenta Colombia en cuanto a la regulación de propiedad intelectual, afectando negativamente la inversión dentro del ecosistema de innovación local. La investigación incluye un análisis jurídico del marco normativo nacional e internacional, así como una revisión comparativa de casos relevantes en países como Brasil, Ecuador, Chile y el caso colombiano de la licencia otorgada a la patente del medicamento dolutegravir. Los hallazgos revelan una tensión entre el acceso inmediato a medicamentos y la necesidad de crear un entorno propicio para la innovación. Finalmente, se proponen recomendaciones que permitan armonizar las flexibilidades de la propiedad intelectual con la promoción de un espacio de desarrollo de innovación sostenible, garantizando tanto el acceso equitativo a la salud como la competitividad del sector biotecnológico nacional.PregradoAbogad
Rehabilitación urbana y arquitectónico de la Casa la Corazza: centro gastronómico - Plaza San Nicolás
No full textEn el contexto urbano actual de Barranquilla, particularmente en su centro histórico, coexisten un rico legado patrimonial y significativos desafíos relacionados con el deterioro de edificaciones y la vitalidad del espacio público. Teniendo así, estructuras y edificaciones de gran importancia para la ciudad, como lo es la iglesia San Nicolás, rodeadas de ruido visual, comercio informal, inseguridad, entre otras. Ante esta realidad, surge una iniciativa centrada en la rehabilitación arquitectónica de la Casa La Corazza, una importante e histórica edificación de estilo colonial que colinda con la plaza San Nicolás. Planteando una estrategia de integración sostenible y funcional que responda a las necesidades contemporáneas del entorno. La propuesta consiste en transformar este inmueble de valor histórico en un centro gastronómico con enfoque cultural, empleando principios de sostenibilidad para no solo preservar su identidad sino también dinamizar el sector mediante una intervención integral en la plaza san Nicolás y sus alrededores, atacando grandes desafíos como lo son la formalización del comercio y la caminabilidad del sector, para de esta manera mejorar la interacción comunitaria y contribuir a un desarrollo urbano más armónico y resiliente.PregradoArquitect
Rehabilitación patrimonial en el Centro Histórico de Riohacha: proyecto hotelero Aluna
No full textEste proyecto de grado se centra en la rehabilitación arquitectónica de la “Casa de Emilio Vence”, ubicada en el Centro Histórico de Riohacha, La Guajira. A través de un enfoque sostenible, cultural y social, se propone la transformación de este inmueble patrimonial en un hotel cultural, con el fin de preservar su valor histórico, fomentar el turismo y dinamizar la economía local. El trabajo desarrolla un análisis integral que incluye: revisión documental, clasificación de edificaciones patrimoniales, evaluación del estado de conservación, integración urbana y percepción comunitaria. Los resultados evidencian el alto grado de deterioro de muchas edificaciones históricas, así como el interés de la comunidad en su conservación y reutilización. El diseño final contempla un modelo arquitectónico y urbano que articula elementos patrimoniales con espacios modernos, respetando la identidad del lugar. La rehabilitación arquitectónica se plantea como una herramienta clave para revitalizar zonas abandonadas, recuperar la memoria histórica, y construir entornos urbanos resilientes, inclusivos y sostenibles.PregradoArquitect
Functional reconstruction of the vehicle acceleration module of the EPICS Uninorte mobile platform
No full textEl presente proyecto desarrolla un Módulo de Control de Aceleración Vehicular basado en ESP32, orientado a la regulación precisa de la velocidad de un motor de corriente directa mediante un sistema de control electrónico y una interfaz web operada de forma inalámbrica. Su finalidad es ofrecer una solución funcional, didáctica y accesible para la demostración de principios de control de motores, procesamiento de señales y comunicación Wi-Fi en entornos académicos y de prototipado.
El sistema integra tres componentes principales:
1.Un ESP32 encargado de la lectura de la señal analógica proveniente de un acelerador tipo manubrio, del procesamiento de dicha señal y de la generación de una señal PWM;
2.un driver BTS7960, utilizado para regular la potencia entregada al motor DC;
3.una interfaz web responsiva, diseñada con HTML5, TailwindCSS y JavaScript, que permite al usuario visualizar y ajustar el nivel de aceleración de manera remota.
El firmware fue desarrollado en Visual Studio Code mediante PlatformIO, lo que permitió una gestión estructurada del proyecto y una comunicación eficiente entre el hardware y la interfaz gráfica. El sistema actualiza en tiempo real el nivel de aceleración mostrado en el panel web, mientras que el gráfico dinámico permite observar el comportamiento del motor bajo diferentes condiciones de operación.
El proyecto logró implementar un módulo funcional que integra control electrónico, potencia, sensado y visualización interactiva. Esto lo convierte en una herramienta versátil para prácticas de laboratorio, procesos de enseñanza y exploración de conceptos de movilidad eléctrica. Además, ofrece una base sólida para futuras ampliaciones, como control mediante sensores adicionales, estrategias avanzadas de retroalimentación o comunicación con plataformas IoT.This project develops a Vehicle Acceleration Control Module based on ESP32, oriented to the precise regulation of the speed of a direct current motor through an electronic control system and a web interface operated wirelessly. Its purpose is to offer a functional, didactic and accessible solution for the demonstration of engine control principles, signal processing and Wi-Fi communication in academic and prototyping environments.
The system integrates three main components:
1. An ESP32 responsible for reading the analog signal from a handlebar-type accelerator, processing that signal and generating a PWM signal;
2. a BTS7960 driver, used to regulate the power delivered to the DC motor;
3. a responsive web interface, designed with HTML5, TailwindCSS and JavaScript, which allows the user to view and adjust the acceleration level remotely.
The firmware was developed in Visual Studio Code using PlatformIO, which allowed structured project management and efficient communication between the hardware and the graphical interface. The system updates in real time the acceleration level shown in the web panel, while the dynamic graph allows to observe the behavior of the engine under different operating conditions.
The project managed to implement a functional module that integrates electronic control, power, sense and interactive visualization. This makes it a versatile tool for laboratory practices, teaching processes and exploration of electric mobility concepts. In addition, it offers a solid basis for future expansions, such as control through additional sensors, advanced feedback strategies or communication with IoT platforms
Detection of osteoarthritis in knees using CNNs and LLM for diagnosis and recommendations
No full textLa osteoartritis es una enfermedad que afecta las articulaciones y suele presentarse en personas mayores. Según la Organización Mundial de la Salud, casi el 70% de las personas mayores de 55 años la sufren. Además, alrededor del 60% de los casos afectan a mujeres. Esta condición puede causar dolor, hinchazón y rigidez, lo que puede hacer que moverse y realizar actividades diarias sea más difícil y afectar la calidad de vida de quienes la padecen. Con los avances en técnicas de Machine Learning y en el análisis de imágenes médicas, este proyecto propone dos maneras diferentes para detectar osteoartritis en las rodillas usando imágenes. Originalmente, estas imágenes se clasificaban en cinco categorías, pero después de probar ambos métodos, fue evidente que simplificar el problema a una clasificación con solo dos opciones —si hay o no hay la enfermedad— mejoró mucho los resultados que se obtuvieron en las evaluaciones del modelo. El modelo final, que se ajustó para esta clasificación binaria, se integró en una aplicación web interactiva. Esta plataforma permite a los usuarios cargar sus fotos de las rodillas, obtener información sobre si tienen o no la enfermedad recibir un diagnóstico preliminar, y también acceder a recomendaciones personalizadas hechas con un modelo de lenguaje (LLM).Osteoarthritis is a disease that affects the joints and generally occurs in older people. According to the World Health Organization, almost 70% of people over 55 years of age suffer from it. Additionally, approximately 60% of cases affect women. This condition can cause pain, swelling and stiffness, which can make moving and performing daily activities more difficult and affect the quality of life of those who suffer from it. With advances in Machine Learning techniques and medical image analysis, this project proposes two different ways to detect osteoarthritis in the knees using images. Originally, these images were classified into five categories, but after testing both methods, it was evident that simplifying the problem to a classification with only two options - whether or not the disease is present - greatly improved the results obtained in the model evaluations. The final model, which was adjusted for this binary classification, was integrated into an interactive web application. This platform enables users to upload their knee photos, obtain information on whether they have the disease, receive a preliminary diagnosis, and access personalized recommendations generated by a language model (LLM)
Attendance Control through Computer Vision
No full textEste trabajo presentó un sistema de toma de asistencia mediante reconocimiento facial, desarrollado para aplicarse en entornos académicos. Durante el desarrollo se cumplieron todos los objetivos específicos: se caracterizaron los datos de entrada, se evaluaron y compararon distintos modelos de detección e identificación facial, y se implementó una plataforma web funcional. Para la detección se analizaron modelos como OpenCV, MTCNN, RetinaFace y AWS Rekognition, mientras que para la identificación se evaluaron ArcFace, VGG-Face, FaceNet y Rekognition, siendo este último el seleccionado por su alta precisión y bajo tiempo de respuesta. El sistema, construido con un backend en Python, frontend en React y una base de datos MySQL, permite capturar imágenes desde una cámara IP, reconocer automáticamente los rostros, activar los toggles de asistencia en la interfaz, y almacenar los registros. Se realizó un análisis experimental variando parámetros como resolución, brillo, antigüedad de las fotos y umbral de similitud, concluyendo que usar fotos recientes, resolución baja y un umbral del 35% mejora el desempeño del modelo. Además, se determinó que al capturar al menos 10 imágenes por sesión se logra un equilibrio entre precisión y eficiencia. El sistema fue probado en 8 sesiones reales con 44 estudiantes, alcanzando un F1-Score del 90%, validado mediante pruebas de hipótesis con un test t de Student, lo que demuestra la confiabilidad del sistema bajo las condiciones establecidas.This work presented an attendance system based on facial recognition, developed for use in academic settings. All specific objectives were achieved during the project: input data were characterized, various face detection and identification models were evaluated and compared, and a functional web platform was implemented. For detection, models such as OpenCV, MTCNN, RetinaFace, and AWS Rekognition were analyzed, while for identification, ArcFace, VGG-Face, FaceNet, and Rekognition were tested—Rekognition being selected for its high accuracy and low response time. The system, built with a Python backend, React frontend, and MySQL database, allows image capture from an IP camera, automatic face recognition, activation of attendance toggles on the interface, and record storage. An experimental analysis was conducted by varying parameters such as resolution, brightness, photo recency, and similarity threshold, concluding that using recent photos, low resolution, and a 35% threshold improves model performance. Additionally, capturing at least 10 frames per session was found to provide a good balance between precision and efficiency. The system was tested in 8 real classroom sessions with 44 students, achieving an F1-Score of 90%, validated through hypothesis testing using a Student’s t-test, demonstrating the system’s reliability under the established conditions
UniSegura: a web-mobile application for reporting and managing violence in university institutions
No full textUniSegura es una plataforma tecnológica compuesta por una aplicación móvil para
estudiantes y una plataforma web de escritorio para profesionales de orientación,
diseñada para la prevención, detección y atención de casos de violencia, acoso y
discriminación en entornos universitarios. La aplicación permite a los usuarios
registrarse, gestionar su perfil, responder encuestas de autodiagnóstico emocional,
visualizar resultados mediante un sistema de clasificación por zonas (amarilla, naranja
y roja), consultar el historial emocional, programar citas y acceder a líneas de
emergencia. La plataforma web permite a los orientadores visualizar perfiles, acceder
al historial clínico, analizar niveles de riesgo, gestionar citas y hacer seguimiento a cada
caso.
Se integraron servicios web para facilitar la comunicación entre el frontend (aplicación
móvil y plataforma web) y el backend. El almacenamiento se gestionó en la nube
mediante AWS EC2 y RDS, asegurando alta disponibilidad y respaldo automático de la
información. El sistema de autenticación permite controlar el acceso por roles,
restringiendo funciones según el tipo de usuario. Además, se incorporó un módulo de
inteligencia artificial en la aplicación, entrenado para analizar respuestas de las
encuestas y detectar patrones de riesgo. La planificación del desarrollo se estructuró
mediante un cronograma tipo Gantt, lo que permitió distribuir tareas y avanzar por
fases.
La validación incluyó una encuesta aplicada a 60 estudiantes y tres pruebas
estadísticas basadas en la prueba t de Student. Se evaluaron funcionalidad y utilidad
bajo criterios con y sin ponderación. Asimismo, se aplicó una prueba de usabilidad.
Los resultados reflejaron alta aceptación y utilidad, respaldando la pertinencia técnica
y social del sistema.UniSegura is a technological platform consisting of a mobile application for students and a
web-based desktop platform for guidance professionals. It is specifically designed to prevent,
detect, and address cases of violence, harassment, and discrimination within university
settings. The mobile application enables users to register, manage their profiles, respond to
emotional self-assessment surveys, visualize results through a zone-based classification
system (yellow, orange, and red), review their emotional history, schedule appointments, and
access emergency hotlines.
The web platform allows counselors to view student profiles, access clinical histories, analyze
risk levels, manage appointments, and conduct continuous follow-up for each case. Web
services were integrated to ensure seamless communication between the frontend (mobile
application and web platform) and the backend. Data storage was handled through cloud
services using AWS EC2 and RDS, ensuring high availability and automatic data backup.
The authentication system is based on role-based access control (RBAC), limiting
functionalities according to the user's role. Additionally, the mobile application includes an
artificial intelligence module trained to analyze survey responses and detect risk patterns. The
development process was organized through a Gantt chart schedule, allowing for structured
task allocation and phased progress tracking.
Validation of the system included a survey applied to 60 students and the application of three
statistical tests using Student’s t-test. Both functionality and usefulness were evaluated under
weighted and unweighted criteria, and a usability test was also carried out. The results
reflected a high level of user acceptance and perceived utility, supporting the technical
robustness and social relevance of the platform
Promover modelos mentales sobre el mecanismo de acción de los antibióticos betalactámicos: una propuesta didáctica basada en la modelización
Get PDFEl estudio se enfoca en fomentar la evolución del aprendizaje empleando modelos para enseñar las temáticas célula, pared y división celular del curso de biología celular dictado a los estudiantes de primer semestre de medicina de la Universidad del Norte de Barranquilla, su propósito es caracterizar la progresión de los modelos mentales de los médicos en formación al abordar el mecanismo de acción de los antibióticos betalactámicos en las bacterias implementando una propuesta didáctica centrada en la modelización. La metodología es cualitativa fundamentada en estudio de caso múltiple, desarrollada en dos grupos de 29 y 23 alumnos, y aplicada en tres fases, en la primera fase se diseñó la Situación Problema Contextualizada (SPC) que es un caso clínico donde se expone el mecanismo de acción de un antibiótico betalactámico (amoxicilina) sobre bacterias, en la segunda fase se ejecutó una actividad de andamiaje donde se modelo el mecanismo de acción de un antifúngico sobre un hongo a través de un caso clínico, y luego se implementó la SPC donde deben responder una pregunta sobre el proceso de eliminación de la bacteria en tres momentos durante el semestre, y en la tercera fase se codificaron, organizaron y analizaron los datos. Teniendo como resultado que la mayoría de los modelos mentales elaborados por los estudiantes se fueron robusteciendo durante el desarrollo de la secuencia de enseñanza-aprendizaje debido a que integraron los conocimientos adquiridos en el desarrollo del curso de biología celular, con los conocimientos obtenidos a través de la actividad de andamiaje diseñada desde la idea de enseñanza en contexto basada en la modelización para comprender el modelo científico.MaestríaMagister en Educació
Estudio de un sistema de percepción visual con múltiples modelos para asistencia en discapacidad visual
No full textThe project presents a technological solution to assist people with visual impairments through a mobile application developed with Flutter. This application integrates advanced computer vision models (YOLOv11 and YOLO-World) to detect and recognize objects in real time. Once objects in the environment are identified using the phone's camera, the application generates detailed audio descriptions with the support of Gemini AI, allowing users to better understand their surroundings. The system is based on a hybrid architecture that combines local processing on the device with cloud services, ensuring efficiency and scalability. It has been tested and validated with real users to ensure its practical usability. The use of established datasets such as COCO and LVIS allows the models to recognize a wide variety of everyday objects, improving the richness and relevance of the information provided to users. The development process followed the agile SCRUM methodology, which allowed for iterative improvements in development, accessibility, validation, and user experience. The project demonstrates how the integration of generative artificial intelligence with robust object detection models can contribute to greater independence and mobility for people with visual impairments in diverse real-world environments.El proyecto presenta una solución tecnológica para ayudar a personas con discapacidad visual mediante una aplicación móvil desarrollada con Flutter. Esta aplicación integra modelos avanzados de visión artificial (YOLOv11 y YOLO-World) para detectar y reconocer objetos en tiempo real. Una vez identificados los objetos del entorno mediante la cámara del teléfono, la aplicación genera descripciones de audio detalladas con el apoyo de Gemini AI, lo que permite a los usuarios comprender mejor su entorno. El sistema se basa en una arquitectura híbrida que combina el procesamiento local del dispositivo con servicios en la nube, lo que garantiza eficiencia y escalabilidad. Se ha probado y validado con usuarios reales para garantizar su usabilidad práctica. El uso de conjuntos de datos consolidados como COCO y LVIS permite que los modelos reconozcan una amplia variedad de objetos cotidianos, mejorando la riqueza y la relevancia de la información proporcionada a los usuarios. El proceso de desarrollo siguió la metodología ágil SCRUM, que permitió mejoras iterativas en el desarrollo, la accesibilidad, la validación y la experiencia de usuario. El proyecto demuestra cómo la integración de la inteligencia artificial generativa con modelos robustos de detección de objetos puede contribuir a una mayor independencia y movilidad de las personas con discapacidad visual en diversos entornos del mundo real
GUÍA: Prototype of a Navigation Assistant for People with Total Visual Impairment on a University Campus
No full textEl proyecto GUIA es una solución tecnológica diseñada para mejorar la movilidad de personas con discapacidad visual total dentro del campus universitario. Esta innovadora aplicación móvil combina tecnologías de geolocalización precisa, procesamiento de lenguaje natural, interfaces por voz e inteligencia artificial avanzada para generar rutas seguras, eficientes y adaptadas a las necesidades individuales del usuario, promoviendo una navegación autónoma.
Su arquitectura se basa en un mapa georreferenciado del campus transformado en un grafo navegable, donde se implementó el algoritmo de Dijkstra, garantizando rutas óptimas con alta precisión. Desarrollada en Flutter, la aplicación integra el modelo ChatGPT-4 mediante OpenAI Assistant, lo que permite una interacción natural y contextual con el usuario.
Más allá de la navegación básica, GUIA incorpora funciones clave como el reconocimiento de comandos de voz para operación manos libres, ajuste inteligente de rutas para evitar escaleras y retroalimentación geo-posicional constante. Estas características mejoran la seguridad, confianza y comodidad durante el desplazamiento.
La efectividad del sistema fue validada mediante pruebas en el campus y simulaciones controladas, demostrando mejoras significativas en tiempos de navegación y alta aceptación por parte de los usuarios. GUIA se posiciona así como una herramienta funcional y socialmente pertinente, con gran potencial para su implementación en la comunidad universitaria como un modelo de inclusión tecnológica.The GUIA project is a technological solution designed to enhance the mobility of individuals with total visual impairment within a university campus. This innovative mobile application integrates precise geolocation technologies, natural language processing, voice-accessible interfaces, and advanced artificial intelligence to generate safe, efficient, and personalized routes, promoting truly autonomous navigation.
Its architecture is based on a georeferenced campus map transformed into a navigable graph, where the Dijkstra algorithm was implemented to ensure optimal and accurate route calculations. Developed in Flutter, the application seamlessly integrates the ChatGPT-4 model via OpenAI Assistant, enabling natural and contextual interaction with users.
Beyond basic navigation, GUIA includes key features such as voice command recognition for hands-free operation, intelligent route adjustment to avoid stairs, and continuous geo-positional feedback. These functionalities enhance the user’s safety, confidence, and comfort during movement.
The system's effectiveness was validated through on-campus tests and controlled simulations, showing significant improvements in navigation times and high user acceptance. GUIA thus stands out as both a functional and socially relevant tool, with great potential for implementation within the university community as a model for technological inclusion