El alcance de la bioingeniería es extremadamente amplio. De hecho, no conozco ninguna “especialidad” o “área temática” que tenga un alcance más amplio que este. Ambas aplicaciones son muy variadas, al igual que las áreas / campos de conocimiento a los que puede recurrir.
En primer lugar, hay una amplia gama de aplicaciones:
La imagen médica es un área importante, que incluye varias técnicas de ultrasonido, tomografía computarizada, resonancia magnética (mi área), PET, SPECT, etc. Cada uno de estos funciona a través de diferentes mecanismos y enfrenta varios desafíos y objetivos de investigación. Algunas de estas áreas todavía tienen objetivos de investigación muy activos y pueden beneficiarse de importantes innovaciones (la resonancia magnética es una de ellas). También se están explorando técnicas de imágenes ópticas y algunas de ellas pueden estar ya en uso.
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Este es un ejemplo de un área de investigación en imágenes médicas que implica tratar de reconstruir haces de fibra neural utilizando datos de MRI. Imagen del Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería (NIBIB) . Escribí una respuesta sobre esto aquí: ¿Cuál es la resolución de la imagen espectral de difusión?
La ingeniería celular y tisular, que obviamente tiene un fuerte enfoque en la biología celular, es un área importante, de la cual no tengo mucho conocimiento.
Un ejemplo de ingeniería de células y tejidos (cartílago en crecimiento), de Growing New Cartilage
La ingeniería neuronal incluye cosas como prótesis neuronales.
Ejemplos de prótesis que dependen de la detección de señales neuronales al interactuar con los nervios intactos. Imagen de Neuro Prosthetics
También hay temas relacionados con el flujo sanguíneo y la mecánica de fluidos, y la mecánica de las articulaciones / extremidades. Este último incluye tanto prótesis como metodología para fisioterapia y rehabilitación para recuperación funcional. Muchas de las personas que se centran en la neuromecánica investigan el control neuronal normal del movimiento, así como las formas de comprender mejor cómo alguien podría recuperarse de algo como un accidente cerebrovascular.
Algunos equipos y sensores utilizados para el análisis de la marcha (caminar), que se podrían usar para desarrollar métodos de rehabilitación o para trabajar en prótesis. Imagen de The Gait Analysis: fuera con lo viejo y con lo nuevo
El uso de un dispositivo háptico ( tecnología háptica ) para investigar el control neuronal del movimiento. Imagen de www.jneuroengrehab.com – Figura
Un área nueva es la bio-nanotecnología, que involucra pequeños dispositivos o partículas que pueden infiltrarse en las células y pueden usarse como trazadores o presumiblemente pueden proporcionar terapias.
Hay una amplia área de “dispositivos médicos” en general, que involucra dispositivos de diagnóstico y terapéuticos, para rastrear algunos parámetros fisiológicos, regular la función cardíaca, etc. Los dispositivos médicos también incluyen cosas que son implantables como stents, válvulas cardíacas artificiales, articulaciones artificiales y reemplazos óseos, etc.
En segundo lugar, los tipos de áreas de conocimiento que los ingenieros podrían aprovechar para estas diversas aplicaciones también son muy variados, lo que hace que el campo sea muy interdisciplinario. Estos pueden incluir lo siguiente:
física, mecánica (incluida la mecánica de fluidos) e ingeniería mecánica, ingeniería electrónica / eléctrica, procesamiento de señales e imágenes (generalmente incluido en ingeniería eléctrica), química, informática, inteligencia artificial y teoría de robótica / control, matemática aplicada y obviamente biología. No es necesario ser competente en todas estas áreas amplias, pero generalmente un bioingeniero es realmente fuerte en una de las áreas y luego complementa lo que se necesita en las demás. Por esta razón, un bioingeniero no necesita especializarse en bioingeniería como estudiante universitario. En realidad, para algunas de las aplicaciones, otra especialidad es más útil. Algunas aplicaciones realmente se basan en el conocimiento de la ingeniería eléctrica. Otros recurren a la ingeniería mecánica, y otros pueden requerir fuerza en biología celular o neurociencia, solo como ejemplos. La especialidad de pregrado no es del todo crítica. Hay una cantidad considerable de flexibilidad en términos de especialidad de pregrado y en qué aplicación se podría trabajar después de los estudios de pregrado. Si un estudiante tiene mucha confianza en el área en la que quiere trabajar después de la universidad, entonces podría optimizar la elección de cursos de pregrado de especialización y complementarios para prepararse a sí mismo. Sin embargo, esto probablemente no sea necesario en la mayoría de los casos. Diré que una sólida base cuantitativa ayuda en casi todos los temas: por lo tanto, un estudiante no debe escatimar en los temas / cursos matemáticos y más técnicos, a menos que quiera centrarse en gran medida en temas biológicos.
La bioingeniería / ingeniería biomédica puede ser interesante, pero a algunas personas les puede resultar más interesante especializarse, en lugar de ser tan interdisciplinarias. En otras palabras, algunos podrían preferir la profundidad en lugar de la amplitud. Depende del tipo de desafío que prefiera una persona. Alguien que quiera una ingeniería realmente difícil probablemente no debería dedicarse a la bioingeniería (también llamada ingeniería biomédica en algunos círculos). Alguien que quiera incursionar en diferentes cosas probablemente lo disfrutaría. Además, debemos señalar que casi siempre es muy aplicado y experimental: uno no estaría haciendo mucho trabajo teórico en la mayoría de estas áreas temáticas, sino que estaría tratando de desarrollar un producto o técnica que sería útil en la vida real. También se puede hacer un poco más de trabajo de “ciencia básica” para comprender un concepto, más en el lado de la investigación de las cosas, pero en última instancia aún se trataría de fomentar la comprensión para desarrollar una técnica, dispositivo o terapia. Sin embargo, incluso con un enfoque de ciencia más básica, el trabajo casi siempre tiene un componente experimental importante, aunque en algunos casos, el trabajo puede ser fuertemente computacional.