Resumen: Presentamos un sistema de detección de anomalías en tiempo real para dispositivos microfluídicos con polímero sensible a la presión PSP que emplea filtrado de Kalman bayesiano. Estos dispositivos aportan ventajas en diagnóstico biomédico pero muestran variabilidad por cambios en propiedades del polímero y condiciones operativas. Nuestro sistema analiza flujos continuos de presión, caudal y temperatura para predecir e identificar anomalías, permitiendo mantenimiento proactivo y mayor precisión diagnóstica. En escenarios simulados de fallo el sistema alcanzó una tasa de detección de anomalías de 98.7 por ciento.

Introducción: La detección de anomalías en tiempo real es crítica para garantizar la fiabilidad de dispositivos microfluídicos PSP usados en pruebas point of care. Variaciones en el material, defectos de fabricación y cambios ambientales pueden degradar resultados. Las soluciones reactivas no previenen errores. Proponemos un enfoque basado en un filtro de Kalman bayesiano que se adapta dinámicamente y mejora la robustez frente a ruido y deriva.

Fundamentos teóricos: El comportamiento microfluídico en canales PSP es resultado de la interacción entre presión P, caudal Q y temperatura T. Un modelo simplificado espacialmente homogéneo describe la dinámica esencial como dP/dt igual a dQ/dt más a por T menos T0, donde a es un coeficiente dependiente de las propiedades del polímero y T0 es la temperatura de referencia. Este modelo sirve para definir la matriz de transición de estado y la matriz de observación del filtro.

Filtrado de Kalman bayesiano: El filtro actúa recursivamente combinando una predicción basada en el modelo físico con las mediciones ruidosas. Cada ciclo consta de una etapa de predicción y otra de actualización usando la ganancia de Kalman que pondera confianza en modelo frente a confianza en sensores. Las matrices de covarianza de proceso Q y de medición R se ajustan empíricamente mediante simulación y experimentos para optimizar sensibilidad y robustez.

Arquitectura e implementación: El sistema consta de adquisición de datos en streaming desde sensores de presión, caudal y temperatura, preprocesado mediante suavizado Savitzky Golay y normalización, un módulo de estimación con el filtro bayesiano de Kalman, y una capa de decisión que genera alertas cuando las desviaciones superan un umbral dinámico calculado a partir de la desviación estándar estimada del vector de estado. La arquitectura soporta procesamiento distribuido para escalabilidad horizontal.

Ajuste de parámetros y umbral adaptativo: Las matrices F y H se derivan del modelo físico. Las matrices Q y R se calibran en ensayos controlados. El umbral de anomalía no es fijo sino que se adapta en tiempo real a la incertidumbre estimada, reduciendo falsos positivos y manteniendo alta sensibilidad ante fallos como hinchamiento del polímero, taponamientos de canal o fugas de presión.

Validación experimental y resultados: Se introdujeron fallos simulados representativos y se alimentó el sistema con datos sintetizados. El detector alcanzó 98.7 por ciento de detección de anomalías en el conjunto de pruebas. La matriz de confusión y métricas de falsos positivos y negativos permiten afinar trade offs operativos y están documentadas en los anexos experimentales.

Escalabilidad y direcciones futuras: El diseño facilita integración con infraestructura existente y despliegue masivo apoyado en procesamiento distribuido y servicios cloud. La incorporación de redes neuronales recurrentes y modelos híbridos física IA puede mejorar la predicción de anomalías y la adaptación a cambios no lineales. Asimismo se planea validación clínica y optimización para operación en tiempo real en entornos point of care.

Conclusión: El uso del filtrado de Kalman bayesiano aplicado a la microhidráulica PSP ofrece una solución práctica y escalable para detectar anomalías en tiempo real, reduciendo errores analíticos y prolongando la vida útil de dispositivos. El enfoque híbrido modelo datos y el umbral dinámico proporcionan un equilibrio entre sensibilidad y robustez adecuado para entornos biomédicos exigentes.

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