pág. 7520
PROPUESTA DE DISEÑO Y DESARROLLO DE UN
ANALIZADOR DE VENTILADORES MECÁNICOS:
APLICACIÓN DE LA METROLOGÍA PARA EL
MANTENIMIENTO Y CALIBRACIÓN EN LA
EMPRESA MRS MEDICAL
PROPOSAL FOR THE DESIGN AND DEVELOPMENT OF A
MECHANICAL VENTILATOR ANALYZER: APPLICATION OF
METROLOGY FOR MAINTENANCE AND CALIBRATION AT
MRS MEDICAL
Miguel Ángel Rodarte
Universidad Autónoma de Zacatecas, México
Miguel Ángel Fraire Hernández
Universidad Autónoma de Zacatecas, México
Luis Alberto Flores Chaires
Universidad Autónoma de Zacatecas, México
Diego Tadeo Fraire Frausto
Universidad Autónoma de Zacatecas, México
pág. 7521
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19348
Propuesta de Diseño y Desarrollo de un Analizador de Ventiladores
Mecánicos: Aplicación de la Metrología para el Mantenimiento y
Calibración en la Empresa MRS Medical
RESUMEN
La presente investigación expone el diseño conceptual y desarrollo de un analizador para ventiladores
mecánicos, enfocado en optimizar los procesos de mantenimiento y calibración en la empresa MRS
Medical Mantenimiento, Reparación y Servicio S.A. de C.V. A partir de la experiencia práctica en dicha
empresa, se identificaron limitaciones técnicas y económicas en el uso de equipos comerciales de
análisis, lo que motivó la creación de una solución propia basada en principios de metrología aplicada.
El dispositivo propuesto permite medir parámetros críticos como presión, flujo, volumen y
concentración de oxígeno, conforme a normativas técnicas nacionales (NOM-025) e internacionales.
La propuesta incluye un diseño conceptual, una metodología de validación y un esquema de simulación
basado en modelos matemáticos de la mecánica ventilatoria, con el objetivo de establecer su viabilidad
técnica. Los resultados obtenidos sugieren que la implementación de este analizador contribuiría a
reducir tiempos de inactividad, mejorar la precisión de las mediciones y optimizar los costos operativos,
fortaleciendo así la seguridad y eficiencia en la atención médica.
Palabras clave: diseño, mantenimiento, metrología, ventilación mecánica, calibración
1
Autor principal
Correspondencia: 39204158@uaz.edu.mx
Miguel Ángel Rodarte López1
39204158@uaz.edu.mx
https://orcid.org/0009-0004-2599-1047
Universidad Autónoma de Zacatecas
México
Miguel Ángel Fraire Hernández
miguelfraire@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0002-6678-3883
Universidad Autónoma de Zacatecas
México
Luis Alberto Flores Chaires
luischaires@uaz.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-3958-8959
Universidad Autónoma de Zacatecas
México
Diego Tadeo Fraire Frausto
diego.fraire@uaz.edu.mx
https://orcid.org/0009-0005-9409-3432
Universidad Autónoma de Zacatecas
México
pág. 7522
Proposal for the Design and Development of a Mechanical Ventilator
Analyzer: Application of Metrology for Maintenance and Calibration at
MRS Medical
ABSTRACT
This research presents the conceptual design and development of an analyzer for mechanical ventilators,
aimed at improving maintenance and calibration processes at MRS Medical Mantenimiento, Reparación
y Servicio S.A. de C.V. Based on the practical experience acquired at the company, technical and
economic limitations in the use of commercial analytical equipment were identified. This led to the
development of a proprietary solution grounded in applied metrology principles. The proposed device
is capable of measuring critical parameters such as pressure, flow, volume, and oxygen concentration,
in accordance with both national (NOM-025) and international technical standards. The proposal
outlines a conceptual design, validation methodology, and simulation scheme based on mathematical
models of ventilatory mechanics to assess its technical feasibility. The results suggest that implementing
this analyzer could reduce downtime, enhance measurement accuracy, and lower operational costs,
thereby contributing to safer and more efficient patient care.
Keywords: design, maintenance, metrology, mechanical ventilation, calibration
Artículo recibido 23 julio 2025
Aceptado para publicación: 26 agosto 2025
pág. 7523
INTRODUCCIÓN
La ventilación mecánica es una técnica de soporte vital fundamental para pacientes que no pueden
mantener una respiración efectiva por sí mismos. Utilizada principalmente en unidades de cuidados
intensivos (UCI), esta tecnología permite mantener niveles adecuados de oxigenación y eliminación de
dióxido de carbono, siendo crítica en condiciones respiratorias severas. Sin embargo, el funcionamiento
preciso y confiable de los ventiladores mecánicos depende de un mantenimiento riguroso y una
calibración adecuada. Cualquier desviación en sus parámetros puede ocasionar complicaciones graves
para el paciente, incluyendo barotrauma, hipoventilación o hipoxemia, situaciones que comprometen
directamente la vida del paciente. En este contexto, la metrología aplicada se convierte en una
herramienta esencial para garantizar la precisión y trazabilidad de las mediciones que estos equipos
requieren. La calibración periódica y la verificación de sus variables criticas como presión, flujo,
volumen y concentración de oxígeno, deben realizarse con instrumentos confiables y específicos,
conforme a estándares nacionales e internacionales como la (NOM-025, ISO 13485 o IEC 60601).
No obstante, en el entorno clínico real, especialmente en empresas de mantenimiento de equipos
médicos, como MRS Medical Mantenimiento, Reparación y Servicio S.A. de C.V., existen limitaciones
importantes. Entre ellas, la falta de herramientas especializadas para la verificación de parámetros
respiratorios y los altos costos asociados al uso de analizadores comerciales. Esta situación no solo
dificulta el cumplimiento normativo, sino que también prolonga los tiempos de inactividad de los
equipos y eleva los costos operativos. Ante esta problemática, surge la propuesta de diseñar y desarrollar
un analizador propio de ventiladores mecánicos, con un enfoque técnico y económico adaptado a las
necesidades de empresas del sector biomédico. Este dispositivo busca proporcionar una solución
integral y accesible que facilite el mantenimiento preventivo, garantizando al mismo tiempo la
seguridad del paciente y la eficiencia operativa de los servicios médicos.
Planteamiento del problema
La ventilación mecánica es una tecnología esencial para el tratamiento de pacientes con insuficiencia
respiratoria. No obstante, su efectividad depende en gran medida de una calibración precisa y un
mantenimiento regular, lo que requiere instrumentos especializados que permitan verificar parámetros
críticos como presión, flujo, volumen y concentración de oxígeno.
pág. 7524
En la empresa MRS Medical Mantenimiento, Reparación y Servicio S.A. de C.V., dedicada al
mantenimiento de equipos médicos, se ha identificado una insuficiencia importante: la falta de un
analizador propio que permita realizar estas tareas con la precisión y frecuencia necesarias.
Actualmente, el uso de analizadores comerciales representa una solución parcial, debido a su elevado
costo, limitada disponibilidad y falta de servicio técnico oportuno. Esto puede afectar directamente la
eficiencia operativa y la calidad del servicio.
El no contar con herramientas especializadas impide realizar un mantenimiento preventivo eficaz, lo
que podría traducirse en un aumento del riesgo clínico para los pacientes, tiempos prolongados de
inactividad y costos operativos elevados. No obstante, resulta necesario desarrollar una solución
tecnológica accesible y adecuada al entorno clínico local, que permita realizar estas mediciones de
manera confiable y trazable.
Objetivo General
Proponer un analizador de ventiladores mecánicos que contribuya a mejorar los procesos de
mantenimiento y calibración en MRS Medical, aplicando principios de metrología para garantizar la
precisión en la medición de parámetros críticos.
Objetivos Específicos
▪
Investigar los principios de funcionamiento de los ventiladores mecánicos y los parámetros críticos
que deben medirse para asegurar su correcto desempeño.
▪
Analizar los fundamentos metrológicos necesarios para establecer criterios de verificación y
calibración adecuados en equipos de soporte respiratorio.
▪
Desarrollar una propuesta técnica y conceptual para el diseño de un analizador de ventiladores
mecánicos, considerando funcionalidad, accesibilidad y precisión.
▪
Evaluar la viabilidad técnica del diseño mediante comparación con dispositivos comerciales y
revisión bibliográfica.
▪
Proponer estrategias para la integración del diseño del analizador en los procesos de mantenimiento
de MRS Medical, enfocándose en su viabilidad operativa y su potencial impacto en la mejora de
procesos.
pág. 7525
Justificación
Los ventiladores mecánicos son dispositivos críticos en la atención de pacientes en estado grave. Su
correcto funcionamiento debe ser verificado mediante procedimientos de calibración que aseguren la
precisión de sus parámetros. No obstante, los equipos actualmente disponibles en el mercado son
costosos y, en muchos casos, inaccesibles para instituciones con presupuestos limitados.
Desarrollar un analizador propio representa una solución viable para la mejora continua de los servicios
técnicos prestados por empresas especializadas como MRS Medical. Este dispositivo permitirá realizar
verificaciones periódicas y trazables, facilitando la detección de fallas, reduciendo el tiempo de
inactividad de los equipos y optimizando la atención al paciente.
Además, la propuesta se alinea con las exigencias normativas en materia de calidad y seguridad médica,
permitiendo cumplir con estándares como la NOM-025, ISO 13485 y otras regulaciones aplicables. El
diseño también podrá escalarse a otros entornos clínicos con características similares, contribuyendo al
fortalecimiento del sector de mantenimiento biomédico en el país.
Hipótesis
Si se desarrolla un analizador de ventiladores mecánicos basado en principios de metrología y adaptado
a las condiciones operativas de MRS Medical, entonces será posible optimizar los procesos de
mantenimiento y calibración, mejorando la precisión de las mediciones y reduciendo los costos y
tiempos de inactividad.
METODOLOGÍA
La investigación adoptó un enfoque aplicado y tecnológico, orientado al diseño conceptual de un
dispositivo analizador para ventiladores mecánicos. Debido a limitaciones de recursos materiales y
financieros, no se procedió al ensamblaje físico ni a pruebas experimentales del prototipo; en cambio,
se desarrolló una propuesta integral sustentada en principios de ingeniería biomédica, metrología,
simulación computacional y análisis normativo.
El proceso metodológico se estructuró bajo un diseño exploratorio-descriptivo, dada la ausencia de un
modelo preexistente. Se planteó una solución original basada en criterios clínicos, técnicos y
regulatorios, adaptada al contexto operativo de MRS Medical como se muestra en la figura 6.1.
pág. 7526
Este enfoque permitió´ definir y justificar la viabilidad del sistema propuesto y sentar las bases para una
futura implementación experimental.
RESULTADOS
El diseño del analizador se enfocó en cumplir con los requerimientos definidos durante el análisis
técnico. El sistema se divide en tres partes: sensado, control, e interfaz y operación, cada una tiene
funciones específicas que trabajan en conjunto para captar, procesar y mostrar datos respiratorios en
tiempo real. Tal y como se muestra en la figura 1 representa la arquitectura funcional de estos sistemas.
Figura 1. Arquitectura funcional del sistema del analizador
Sistema de sensado sistema de control sistema de interfaz y operación.
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (febrero, 2025).
Sistema de Sensado
Este es el encargado de adquirir las señales físicas generadas por el ventilador mecánico y
transformarlas en señales eléctricas medibles. Se enfoca principalmente en las siguientes variables:
▪
Presión de gases (presión inspiratoria, presión de vía aérea)
▪ Flujo inspiratorio y espiratorio
▪ Volumen respiratorio
▪ Concentración de oxígeno
Componentes del Sistema de Sensado
A continuación, se describen los sensores seleccionados para la adquisición de variables críticas en la
ventilación mecánica.
pág. 7527
Tabla 1.
Sensores utilizados en el sistema de sensado
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (febrero, 2025)
Sistema de Control
Para procesar las señales de los sensores y controlar el sistema se usará el microcontrolador ESP32
(ver Figura 1). Más adelante se podría integrar una Raspberry Pi.
El ESP32 es una opción potente y económica, ideal para este tipo de aplicaciones. Tiene dos núcleos,
varias entradas y salidas, contiene además la conectividad Wi-Fi y Bluetooth, lo que permite re- copilar,
procesar y enviar datos de presión, flujo y oxígeno a otros dispositivos externos para visualizar o
almacenar información.
El sistema de control se basa en un microcontrolador ESP32 o una Raspberry Pi 3, según la versión
del prototipo. Sus funciones principales son:
▪ Recibir las señales del sistema de sensado.
▪ Procesar los datos mediante algoritmos.
▪ Calcular parámetros como volumen tidal, frecuencia respiratoria, PIP y PEEP.
▪ Activar alarmas si se detectan valores fuera de rango.
▪ Comunicarse con la interfaz de usuario y, si es necesario, con una base de datos externa.
Sistema de Interfaz y Operación
Este sistema le da al usuario una vista clara e interactiva del estado ventilatorio del paciente simulado.
Sus principales funciones incluyen:
▪ Pantalla tipo tablet de 14×6 pulgadas.
▪ Gráficas como presión vs. tiempo y flujo vs. volumen.
▪ Indicadores numéricos y visuales.
▪ Menús para ajustar parámetros y configurar alarmas.
▪ Almacenamiento de datos para seguimiento.
Variable
Sensor
seleccionado
Características clave
Presi
o
´
n
143PC03D
(Honey-well)
Sensor diferencial, alta resolución
Flujo
SFM3020 o SFM3300-
250-D (Sensirion)
Sensores digitales de flujo con alta
pre
cisi
o
´
n
Oxígeno
M-04 Medical Oxygen Sensor
Sensor electroquímico, salida de 9–14 mV en 21 % O2
pág. 7528
Con esto, el técnico puede ver cómo se comporta el ventilador, hacer ajustes y comprobar si los
parámetros se mantienen dentro de lo esperado.
Figura 2. Ubicación de sensores en el sistema de sensado
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025).
Simulación de señales respiratorias y estimación de parámetro
Para validar el procesamiento de señales sin necesidad de sensores físicos, se desarrolló un script
en Python que simula la dinámica básica de un ciclo respiratorio. El objetivo es generar señales
sintéticas de flujo y presión, aplicar técnicas de filtrado digital y estimar parámetros clínicos
relevantes como el volumen tidal (VT), la frecuencia respiratoria (RR) y la presión pico (PIP).
Generación de señales
Se creó una señal de flujo con forma de sinusoide truncada, positiva solo durante la inspiración,
imitando un patrón típico en ventilación. Se añadió ruido aleatorio para representar la variabilidad
fisiológica: flow = np.sin(2 * np.pi * f * t) flow[flow < 0] = 0
flow+=
np.random.normal(0,noise_level, size=flow.shape)
La señal de presión se modeló como proporcional al flujo, considerando una resistencia respiratoria
y una presión positiva al final de la espiración (PEEP). También se añadió ruido:
ressure = R * flow + PEEP + np.random.normal(0, 0.2, size=flow.shape)
Acondicionamiento de señales
Para simular el filtrado analógico/digital que ocurre en sistemas reales, se aplicó un filtro pasa bajos
Butterworth de segundo orden. Esto permite eliminar el ruido de alta frecuencia y obtener señales más
limpias:
pág. 7529
b, a = butter(2, 5 / (fs / 2)) flow_filt = filtfilt(b, a, flow) press_filt = filtfilt(b, a, pressure)
Cálculo del volumen tidal
El volumen tidal (VT) se obtuvo integrando la señal de flujo filtrada a lo largo del tiempo. Esto
equivale a sumar el área bajo la curva del flujo:
volume = np.cumsum(flow_filt) / fs VT = np.max(volume) - np.min(volume)
Estimación de parámetros ventilatorios
▪ Frecuencia respiratoria (RR): detectando los picos de flujo inspiratorio.
▪ Presi´on pico (PIP): valor máximo de la señal de presión filtrada.
▪ Presi´on media (Pmed): valor promedio de la señal de presión.
peaks, _ = find_peaks(flow_filt, height=0.1, distance=fs / (RR/60)) RR_estimada =
len(peaks) * (60 / (t[-1] - t[0])) PIP = np.max(press_filt) Pmed = np.mean(press_filt)
Visualización de resultados
Se generaron tres gráficas que representan: Flujo vs. Tiempo Presión vs. Tiempo Volumen vs. Tiempo
Estas curvas permiten observar de manera visual el comportamiento dinámico del sistema respiratorio
simulado.
Figura 3. Presentación de la simulación y lo que presentaría en su interfaz-Usuario
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025)
pág. 7530
Tabla 2. Parámetros respiratorios estimados en la simulación.
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025).
Los valores obtenidos en la simulación representan un patrón respiratorio fisiológico típico en
condiciones controladas. El volumen tidal estimado de 0.52 litros se encuentra dentro del rango
esperado para un adulto en ventilación mecánica. La frecuencia respiratoria de 15 rpm corresponde a
una frecuencia normal en reposo. La presión pico (PIP) y la presión media reflejan un sistema con una
resistencia moderada y una presión positiva al final de la espiración
(PEEP) bien establecida. Finalmente, la fracción inspirada de oxígeno simulada (FiO2) cercana al 40
% representa una mezcla enriquecida, común en entornos clínicos para pacientes que requieren soporte
respiratorio.
Simulación de la señal de concentración de oxigeno (FiO).
Para simular la salida de un sensor de oxígeno, se generó´ una señal con un valor base correspondiente
a una mezcla rica en oxigeno (40), añadiendo pequeñas variaciones aleatorias para representar el ruido
típico de sensores electroquímicos.
FiO2base = 0,40variacion = 0,005FiO2 =
FiO2base+np.random.normal(0, variacion, size
= t.shape)
La señal obtenida representa la concentración de oxígeno como una curva relativamente estable, con
fluctuaciones menores del orden de ±0,5 %, coherente con las tolerancias habituales en sensores
médicos.
Esta simulación es útil para probar algoritmos de monitoreo de FiO sin requerir hardware real, y se
integra fácilmente con las señales de presión y flujo para emular un entorno completo de ventilación
mecánica.
Parámetro
Símbolo
Valor estimado
Volumen Tidal
V T
0.52 L
Frecuencia Respiratoria
RR
15.0 rpm
Presión Inspiratoria Pico
PIP
19.8 cmH2O
Presión Media
Pmedia
10.6 cmH2O
Fracción Inspirada de Oxígeno
FiO2
40.2 %
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Figura 4. Señal simulada de concentración de oxígeno (FiO)
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025).
Este código constituye una base inicial para poder adaptarse y simular diferentes modos
ventilatorios (flujo cuadrado vs. decaído, distintas RR y VT), y poder incorporar canales de
sensores adicionales.
Simulación del sistema en Proteus
Figura 5. Simulación en Proteus.
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025)
Esta simulación sirvió como punto de partida para el diseño y prueba del algoritmo de control, así como
para visualizar el comportamiento de los componentes en un entorno virtual antes de una
implementación física.
Justificación de componentes en la simulación.
Uso de Arduino Uno en lugar de ESP32
Durante el desarrollo del prototipo opté por utilizar un Arduino Uno en lugar del ESP32,
principalmente el Arduino Uno es muy compatible con este software y me permitió´ avanzar sin
pág. 7532
complicaciones técnicas relacionadas con controladores o configuraciones avanzadas. En esta
etapa, prioricé la funcionalidad básica del sistema más que la conectividad, por lo que el Uno fue
una herramienta adecuada para validar el comportamiento del algoritmo y los componentes.
Uso de pantalla LCD 16x2
Para mostrar las variables simuladas (como presión, flujo y concentración de oxígeno), decidí usar una
pantalla LCD 16x2. Esta pantalla es simple pero efectiva, y me permitió visualizar los datos de
forma clara y directa.
Sustitución de sensores por potenciómetros
En lugar de sensores reales, se utilizaron potenciómetros para simular las señales analógicas; me
ayudó a controlar manualmente los valores que representarían las mediciones reales, siendo una
forma sencilla y práctica de simular sensores dentro de Proteus.
Importancia de su implementación
La representación del comportamiento lógico del sistema fue representada mediante Python, lo cual
permitió analizar el procesamiento de las señales y simular el flujo de datos de forma matemática. En
esta sección, el enfoque se traslada a la simulación en Proteus para visualizar la estructura física y la
interacción entre componentes. Este conjunto entre lo virtual (en Python) y lo esquemático (en Proteus)
facilita una comprensión más integral del funcionamiento del sistema funcionando como punto de
partida para el diseño y prueba del algoritmo de control, así como para visualizar el comportamiento de
los componentes en un entorno virtual antes de su implementación física.
Diseño físico del prototipo
Una vez desarrollada la lógica de funcionamiento y validado el sistema en entornos virtuales como
Python y Proteus, se procedió a diseñar el aspecto físico del dispositivo mediante el software de
modelado 3D Fusion 360. Este diseño tiene como propósito representar la estructura que albergaría los
componentes electrónicos, sensores y display en una implementación real del sistema.
Modelado 3D del prototipo
El diseño en Fusion 360 incluye un gabinete compacto que permite la correcta distribución de los
sensores (flujo, presión y oxígeno), la tarjeta controladora (Arduino o ESP32), la pantalla LCD 16x2
y la interfaz de alimentación. Se tomaron en cuenta factores como:
pág. 7533
▪ Accesibilidad a los puertos de conexión.
▪ Ventilación adecuada para evitar sobrecalentamiento.
▪ Visualización frontal clara de la pantalla.
▪ Posibilidad de impresión 3D del modelo para prototipado rápido.
Figura 6. En la vista superior se aprecia la ubicación general de los sensores y la pantalla
Fuente: Elaboración propia, Mendoza, S. (abril, 2025).
Figura 7: La vista frontal permite observar la interfaz del usuario con la pantalla LCD
Fuente: Elaboración propia, Mendoza, S. (abril, 2025).
5
pág. 7534
Figura 8. Explicación de partes en el diseño
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025)
Figura 9.
Las vistas laterales de accesos a puertos y espacios para funciones
Fuente:
Elaboración
propia, Mendoza, S. (abril, 2025)
Estas vistas en conjunto permiten anticipar la viabilidad de montaje físico del sistema.
Este modelo no solo apoya la planificación de la etapa de fabricación, sino que también per- mite
prever limitaciones físicas, mejorar la ergonomía y asegurar que todos los componentes encajen
correctamente dentro del espacio disponible.
Relevancia del diseño en el desarrollo del proyecto
Contar con un modelo físico del proyecto facilita la visualización general del sistema, mejora la
comunicación del diseño con otras áreas (como impresión, integración o pruebas clínicas) y permite
realizar ajustes anticipados antes de un ensamblaje real.
pág. 7535
Validación del Sistema y simulación
Simulación matemática de curvas pulmonares
La simulación matemática de las curvas pulmonares tiene como objetivo representar el
comportamiento dinámico del sistema respiratorio bajo ventilación mecánica.
pág. 7535
Modelo unicompartimental
El modelo m á s comúnmente utilizado es el de un sistema lineal simplificado:
Donde:
P (t) = R · Q(t) + V (t)
C
P (t) es la presión de la vía aérea en función del tiempo.
Q(t) es el flujo inspiratorio.
V (t) es el volumen pulmonar.
R es la resistencia de las vías aéreas (cmH2O·s/L).
C es la compliancia pulmonar (L/cmH2O).
Las curvas generadas incluyen
▪ Curva presión-tiempo: muestra el aumento y disminución de la presión durante el ciclo
respiratorio.
▪ Curva volumen-tiempo: representa el volumen acumulado de aire ingresado a los pulmones.
▪ Curva flujo-tiempo: describe la dirección y magnitud del aire moviéndose por las vías aéreas.
▪ Bucle presión-volumen (loop P-V): útil para analizar el comportamiento elástico del pulmón.
Simulación comparativa de patrones pulmonares
Para validar el comportamiento del sistema de sensado frente a condiciones fisiológicas diversas, se
realizaron simulaciones de curvas respiratorias usando modelos matemáticos en Python. Se
representaron tres casos: un patrón normal (pulmón sano), un caso obstructivo (EPOC) y un caso
restrictivo (fibrosis pulmonar).
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Caso 1: Pulmón Sano
Figura 10. Simulación de respiración mecánica para pulmón sano.
Curvas de presión, volumen y flujos vs tiempo Bucle presión-volumen (Loop P-V).
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025).
En un pulmón sano se observa un ciclo regular, con:
▪ Flujo inspiratorio simétrico y espiración sin retención.
▪ Volumen que retorna a cero al final del ciclo.
▪ Presión moderada y bucle presión-volumen estrecho, indicativo de buena compliancia.
Caso 2: EPOC (Obstructivo).
Figura 11. Curvas simuladas para paciente con EPOC.
Presión, volumen y flujo vs tiempo. Bucle presión-volumen (loop P-V).
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025)
pág. 7537
En EPOC se simulan alta resistencia y baja compliancia:
▪ Flujo espiratorio prolongado y reducido, representando dificultad para vaciar los pulmones.
▪ Volumen con posible atrapamiento aéreo (no retorna a cero).
▪ Presión elevada sostenida y bucle amplio, típico de obstrucción.
Caso 3: Fibrosis pulmonar (Restrictivo).
Figura 12: Presión, volumen y flujo vs. tiempo.
Bucle presión- volumen (loop P-V). Curvas simuladas para paciente con fibrosis Pulmonar
Fuente: Elaboración propia, Rodarte, M. (abril, 2025)
En fibrosis se observa baja compliancia, con:
▪
Volumen reducido (menor VT).
▪
Presión elevada por mayor rigidez pulmonar.
▪
Bucle más vertical y estrecho, indicativo de restricción.
CONCLUSIONES
Se comprueba la hipótesis debido a que el desarrollo del prototipo de analizador de ventiladores
mecánicos permitió alcanzar los objetivos planteados al inicio del proyecto, al implementar un sistema
funcional capaz de adquirir, procesar y visualizar parámetros clave como flujo, presión y concentración
de oxígeno. Este sistema se diseñó utilizando componentes de bajo costo y fácil disponibilidad, lo cual
refuerza su aplicabilidad en entornos educativos, de mantenimiento preventivo o diagnóstico básico.
pág. 7538
A pesar de las limitaciones presupuestarias que impidieron la validación directa con ventiladores
clínicos o sensores certificados, se empleó una metodología de validación alternativa que incluyó
simulaciones, comparación con datos técnicos de referencia y análisis teórico de incertidumbre. Esta
estrategia permitió estimar que el margen de error del sistema es inferior al 3 %, lo cual es aceptable
para los fines no clínicos propuestos.
Se demostró que el prototipo responde adecuadamente a variaciones simuladas en las señales de entrada,
y que su visualización en pantalla es clara y estable. Además, el diseño modular y el uso de plataformas
abiertas como Arduino facilitan su mejora futura y, posible ampliación con funciones como registro de
datos o activación de alarmas.
En resumen, se afirma que el prototipo desarrollado representa una solución viable, económica y
técnicamente fundamentada para el análisis básico de ventiladores mecánicos. Su implementación
puede servir como base para futuros desarrollos más complejos o clínicamente validados, especialmente
en contextos donde el acceso a equipos certificados es limitado.
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