AUTOMATIZACIÓN DE LA ACTIVACIÓN DE UN AMBU PARA SU USO COMO RESPIRADOR DE EMERGENCIA

Autores/as

  • JOSE MEDEIROS Univasf
  • Jadsonlee Sá UNIVASF
  • Edna Benta UNIVASF
  • Max Farias

Palabras clave:

-19; Respiradores de mergencia; AMBU; Respiradores

Resumen

Frente a los riesgos planteados por la pandemia del Virus Corona, en general, la sociedad en general se enfrentó a un problema con perspectivas catastróficas y, debido a la poca experiencia y conocimiento del tema en todo el mundo, se abrieron muchas líneas de acción, ya que para abordar problemas desde la prevención de enfermedades hasta la atención de pacientes infectados y en situaciones extremadamente graves. Entre estas innumerables líneas de acción, como la infección por el virus Corona, una enfermedad que afecta el sistema respiratorio, hubo una gran demanda de respiradores artificiales, lo que, por un lado, condujo a la falta de este equipo en el mercado y, por otro, la búsqueda urgente mediante sistemas mecanizados capaces de usarse como respiradores de emergencia, incluso si fuera para uso en pacientes en situaciones de menor gravedad para liberar camas de hospital con respiradores certificados y disponibles en la UCI. En este sentido, varios sectores de la sociedad, civiles, militares, empresas, inventores independientes, instituciones educativas, etc., también buscaron contribuir de alguna manera, desarrollando equipos capaces de ser utilizados como respiradores de emergencia. En este sentido, este trabajo presenta el desarrollo y la construcción de un prototipo probado que demostró ser capaz de producirse en cantidades suficientes para enfrentar una situación extrema. Se presenta una breve revisión de las propuestas que, hasta el comienzo de este trabajo, habían sido estudiadas y, a partir de ahí, la elección de una forma de automatizar una AMBU, dentro de la realidad de suministrar piezas y servicios por parte de la industria en la región de inserción. UNIVASF.

Biografía del autor/a

  • Jadsonlee Sá, UNIVASF

    Engenharia Elétrica (UFCG). Doutor em Engenharia Elétrica (UFCG).

  • Edna Benta, UNIVASF

    Engenheira Química (UFSC). Mestre em Engenharia  Química  (UNICAMP). Doutora em  Engenharia  Mecânica  (UNICAMP)

  • Max Farias

    Bacharel em Ciência da Computação (UNIT), Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento (UFAL) e Doutorado em Ciência da Computação (UFPE).

Publicado

2021-12-31

Número

Sección

Artigos