A critical path to solving the SARS-CoV-2 pandemic, without further socioeconomic impact, is to stop its spread. For this to happen, pre-or asymptomatic individuals infected with the virus need to be detected and isolated opportunely. Unfortunately, there are no current ubiquitous (i.e., ultra-sensitive, cheap, and widely available) rapid testing tools capable of early detection of SARS-CoV-2 infections. In this article, we introduce an accurate, portable, and low-cost medical device and bio-nanosensing electrode dubbed SenSARS and its experimental validation. SenSARS' device measures the electrochemical impedance spectra of a disposable bio-modified screenprinted carbon-based working electrode (SPCE) to the changes in the concentration of SARS-CoV-2 antigen molecules ("S" spike proteins) contained within a sub-microliter fluid sample deposited on its surface. SenSARS offers real-time diagnostics and viral load tracking capabilities. Positive and negative control tests were performed in phosphate-buffered saline (PBS) at different concentrations (between 1 and 50 fg/mL) of SARS-CoV-2(S), Epstein-Barr virus (EBV) glycoprotein gp350, and Influenza H1N1 M1 recombinant viral proteins. We demonstrate that SenSARS is easy to use, with a portable and lightweight (<200 g) instrument and disposable test electrodes (

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En el caso de personas con limitación motriz de miembros superiores, los gestos faciales son la principal forma de comunicarse con el mundo. Sin embargo, las interfaces actuales basadas en gestos no tienen en cuenta la reducción de movilidad que la mayoría de las personas con limitación motriz experimentan durante sus periodos de recuperación. Como alternativa para superar esta limitación, se presenta una interfaz humana-computador basada en técnicas de visión por computador sobre dos tipos de imagen: la imagen del rostro capturada mediante webcam y la captura de pantalla de una aplicación de escritorio en primer plano. La primera imagen es utilizada para detectar, seguir y estimar la pose del rostro con el fin de desplazar y ejecutar comandos con el cursor; la segunda imagen es utilizada para lograr que los desplazamientos del cursor sean realizados a zonas específicas de interacción de la aplicación de escritorio. La interfaz es programada totalmente en Python 3.6 utilizando bibliotecas de código abierto y se ejecuta en segundo plano dentro del sistema operativo Windows. El desempeño de la interfaz se evalúa con videos de personas utilizando cuatro comandos de interacción con la aplicación WhatsApp versión de escritorio. Se encontró que la interfaz puede operar con varios tipos de iluminación, fondos, distancias a la cámara, posturas y velocidades de movimiento; la ubicación y el tamaño de la ventana de WhatsApp no afecta la efectividad de la interfaz. La interfaz opera a una velocidad de 1 Hz y utiliza el 35 % de la capacidad de un procesador Intel Core i5 y 1,5 GB de RAM para su ejecución lo que permite concebir esta solución en equipos de cómputo personales.

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Diseñar una Interfaz Humano Computador (IHC) es un proceso complejo, su desempeño depende de las necesidades particulares de cada persona. Qué tipo de características debe contener, cuáles son las condiciones neurofisiológicas y cómo es el contexto del individuo, son elementos esenciales para un buen diseño. La literatura ha detectado un sinnúmero de diseños de IHC orientados a personas con limitaciones motrices que no cuentan con los conceptos de usabilidad en toda su amplitud, ni las diferentes pruebas que permitan la evaluación de estos diseños en una forma rigurosa y estandarizada.