ROBOGait: Una plataforma robótica móvil para el análisis de la marcha humana en entornos clínicos
Encuentra más información en nuestro repositorio digital El uso de plataformas robóticas en rehabilitación ha estado tradicionalmente enfocado en la asistencia a la marcha; sin embargo, su aplicación en el monitoreo y análisis del movimiento humano sigue siendo limitada. Un estudio reciente propone una solución innovadora: una plataforma robótica móvil equipada con cámaras de profundidad para el análisis de la marcha en escenarios reales y clínicos. El sistema integra un diseño mecánico y de software especializado, junto con controladores para funciones clave como mantenimiento de carril, seguimiento de personas y servoaccionamiento. Esta arquitectura permite que el robot acompañe al paciente durante el desplazamiento, capturando datos cinemáticos de manera continua y no invasiva. Para validar su precisión, los resultados obtenidos fueron comparados con un sistema de referencia certificado como Vicon motion capture system, evidenciando un alto nivel de concordancia en la evaluación de articulaciones y principales descriptores de la marcha. Las pruebas realizadas en entornos prácticos confirmaron la efectividad del algoritmo de mantenimiento de carril, mientras que evaluaciones clínicas con pacientes con esclerosis múltiple evidenciaron el potencial del sistema para analizar patrones de marcha alterados. Aunque se identificaron limitaciones en trayectorias curvas —donde la oclusión visual puede afectar la medición de la articulación de la rodilla—, estos inconvenientes fueron significativamente reducidos mediante ajustes en el sistema de control y la distancia de seguimiento. Uno de los principales aportes del estudio radica en su estrategia de control, diseñada para capturar la marcha desde la parte frontal del paciente, lo que mejora la calidad de los datos registrados y amplía las posibilidades de análisis clínico. Este desarrollo posiciona a la robótica móvil como una herramienta prometedora para el análisis biomecánico en tiempo real, con aplicaciones potenciales en diagnóstico, rehabilitación y seguimiento de enfermedades neurológicas, contribuyendo a una atención médica más precisa, accesible e innovadora. Accede al artículo completo aquí
Modelo integral revela cómo gestionar la innovación de forma más efectiva en las organizaciones
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Una investigación reciente propone un enfoque innovador para comprender y optimizar la gestión de la innovación en las organizaciones, mediante el desarrollo de un modelo basado en Structural Equation Modeling (SEM). El estudio parte de una limitación identificada en investigaciones previas: la tendencia a analizar la innovación de manera aislada o vinculada únicamente a un subsistema administrativo, sin considerar su interacción con otros factores clave dentro de la organización. Con el objetivo de superar esta visión fragmentada, la investigación identificó y seleccionó variables relevantes a partir de la literatura especializada y la consulta a expertos. Posteriormente, estas variables fueron evaluadas mediante cuestionarios aplicados a 111 organizaciones de distintos sectores productivos, lo que permitió construir una base empírica sólida. A través de un análisis factorial confirmatorio, se validó la incidencia de estas variables en la gestión de la innovación, evidenciando que este proceso tiene una naturaleza multifactorial, influenciada por múltiples dimensiones organizacionales. El modelo desarrollado muestra cómo variables relacionadas con recursos humanos, producción y marketing se interrelacionan y contribuyen de manera conjunta al proceso de innovación. En este sentido, uno de los principales aportes del estudio es la propuesta de una gestión integrada de la innovación, que articula estos subsistemas en lugar de tratarlos de forma independiente. Los resultados confirman que abordar la innovación como un proceso transversal y coordinado permite mejorar el uso de recursos, fortalecer las capacidades organizacionales y generar mejores resultados empresariales. Dado el carácter multisectorial de la muestra analizada, los hallazgos pueden ser aplicables a distintos contextos productivos, consolidando este modelo como una herramienta estratégica para organizaciones que buscan potenciar su capacidad innovadora de manera sostenible. Accede al artículo completo aquí