Primer sensor basado en tela permite monitoreo en tiempo real de señales fisiológicas

La ropa equipada con pequeños sensores electromecánicos para la detección remota de enfermedades o problemas fisiológicos puede monitorear continuamente los movimientos del cuerpo y los signos vitales durante largos períodos de tiempo. Sin embargo, la aplicación de una mayor presión, como al recibir un abrazo o tomar una siesta acostado boca abajo, abruma el sensor, interrumpe el flujo de datos y hace que el sensor sea inútil para el monitoreo. Ahora, un equipo de investigadores ha desarrollado un sensor de presión todo de tejido que funciona incluso cuando hay presión sobre el usuario.

Investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst (Amherst, MA, EUA) han sintetizado un nuevo material que resuelve el problema de la presión, allanando el camino para sensores sensibles portátiles y discretos. El sensor permanece operativo incluso cuando se lo abraza, se sienta, se apoya o se aplasta en las interacciones diarias. Esto es posible gracias a la impresión de vapor de telas de ropa con materiales piezoiónicos como PEDOT-Cl (poli (cloruro de 3,4-etilendioxitiofeno) dopado con p). Con este método, incluso el movimiento corporal más pequeño, por ejemplo, un latido del corazón, hace que los iones se redistribuyan a través del sensor. En pocas palabras, la tela convierte el movimiento mecánico del cuerpo en una señal eléctrica, que luego puede ser monitoreada.

“Imagínese ropa cómoda que monitoreara los movimientos de su cuerpo y los signos vitales continuamente, durante largos períodos de tiempo”, dijo Trisha L. Andrew, profesora de química e ingeniería química en la Universidad de Massachusetts Amherst, quien dirigió el equipo. “Esta ropa brindaría a los médicos detalles específicos para la detección remota de enfermedades o problemas fisiológicos”.

Zohreh Homayounfar, autora principal del estudio y estudiante de posgrado en UMass Amherst, afirmó que "este es el primer sensor basado en tela que permite el monitoreo en tiempo real de poblaciones objetivo sensibles, desde trabajadores que laboran en entornos industriales estresantes hasta niños y rehabilitación de pacientes". 

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Universidad de Massachusetts Amherst  

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