Mary Josefina Vergara

En las últimas dos décadas, el diseño de dispositivos biomecánicos para rehabilitación ha incorporado avances significativos en sensores, materiales, control e inteligencia artificial. No obstante, gran parte de la literatura aborda estos desarrollos de forma fragmentada, sin un marco de diseño integrador que conecte la ingeniería mecánica con la variabilidad real del cuerpo humano y sus contextos de uso. Como resultado, persiste una brecha entre el desempeño observado en laboratorio y la efectividad de los dispositivos en la vida cotidiana. Esta conferencia presenta una visión de diseño construida a partir de una síntesis crítica de trabajos dispersos y experiencia en el diseño de dispositivos biomecánicos de rehabilitación. Se propone un marco conceptual orientado al diseño, relevante para el contexto actual de la ingeniería mecánica. Se argumenta que el paradigma tradicional, centrado en el objeto mecánico y en modelos deterministas validados en entornos controlados, resulta insuficiente para enfrentar la variabilidad funcional, fisiológica y conductual de los usuarios reales. En su lugar, se propone una transición hacia sistemas de diseño data-driven y adaptativos, donde los dispositivos se conciben como sistemas híbridos -físicos y digitales- capaces de interactuar dinámicamente con datos reales de uso. Dentro de este marco se introduce el concepto de Resonancia Fenotípica, que describe el grado de alineación entre el comportamiento del sistema diseñado y el fenotipo funcional del usuario. La inteligencia artificial se plantea como una infraestructura que habilita personalización escalable y validación ecológica, más que como un fin tecnológico en sí mismo. Finalmente, se discuten las implicaciones metodológicas y éticas de este enfoque, donde el diseño debe ser innovador, robusto, sostenible y funcional en la vida real.