Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 9 (3): e484. Julio-Septiembre, 2026. https://doi.org/10.37636/recit.v9n3e484
ISSN 2594-1925
1
Artículo de investigación
Desarrollo de un sistema de adquisición de datos para la
cuantificación de electrolitos en el sudor
Development of a data acquisition system for quantifying electrolytes in
sweat
Carolina Michelle Santillán Cruz , Reyna del Carmen Gutiérrez Gutiérrez , Moisés Israel Salazar Gastélum ,
José Ricardo Cárdenas Valdez , Mara Beltrán Gastélum
Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Tijuana/Posgrado en Ciencias de la Ingeniería, Tijuana 22430,
Baja California, México
Autor de correspondencia: José Ricardo Cárdenas Valdez, Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de
Tijuana/Posgrado en Ciencias de la Ingeniería, Tijuana 22430, Baja California, México. Correo electrónico:
jose.cardenas@tectijuana.edu.mx. ORCID: 0000-0002-5437-8215.
Recibido: 16 de abril del 2026 Aceptado: 4 de agosto del 2026 Publicado: 28 de agosto del 2026
Resumen. - El monitoreo del estado de hidratación es relevante en contextos clínicos, sobre todo en pacientes
vulnerables, tales como adultos mayores y neonatales, en donde los métodos convencionales, como los análisis de
sangre resultan invasivos y poco prácticos para una evaluación continua. En este trabajo se desarrolló un sistema
no invasivo y portátil para la evaluación del estado de hidratación mediante la detección de iones sodio (Na⁺)
presentes en el sudor. Se usaron sensores potenciométricos de bajo costo, empleando electrodos con una interfaz
sensora a base de carbono. Dichos sensores se integraron a un sistema embebido de adquisición de datos que
incluyó etapas de acondicionamiento de señal y amplificación, implementadas a nivel de circuito con un AD620.
La adquisición de datos se realizó mediante transmisión por USB desde un Arduino Nano hacia una interfaz
desarrollada en Python, la cual permitió el procesamiento, análisis y visualización de datos de mediciones
potenciométricas. El sistema se validó comparando las mediciones de potencial para concentraciones de Na⁺ de
10 a 200 mM con un dispositivo comercial, obteniéndose un MSE de 129.56, un RMSE de 11.38, un MAE de 7.9 y
un de 0.93. A diferencia de trabajos previos que emplean materiales costosos o comunicación dependiente de
infraestructura Wi-Fi, el sistema desarrollado priorizó su carácter no invasivo y la portabilidad, permitiendo el
análisis de señales de voltaje asociadas a la concentración de iones en el sudor.
Palabras clave: Acondicionamiento de señal; Hidratación; Iones; No invasivo; Sistema embebido.
Abstract. - Monitoring hydration status is important in clinical settings, particularly in vulnerable patients, such
as the elderly and newborns, where conventional methods, such as blood tests, are invasive and impractical for
continuous assessment. In this study, a non-invasive, portable system was developed to assess hydration status by
detecting sodium (Na⁺), ions present in sweat. Low-cost potentiometric sensors were used, employing electrodes
with a carbon-based sensing interface. These sensors were integrated into an embedded system for data acquisition
that included signal conditioning and amplification stages, implemented at the circuit level using an AD620. The
data acquisition was carried out via USB transmission from an Arduino Nano to an interface developed in Python,
which enabled the processing, analysis, and visualization of data related to potentiometric measurements. The
system was validated by comparing potential measurements for Na⁺ concentrations ranging from 10 to 200 mM
with those obtained using a commercial device, yielding an MSE of 129.56, an RMSE of 11.38, an MAE of 7.9, and
an R2 of 0.93. Unlike previous studies that use expensive materials or communication dependent on Wi-Fi
infrastructure, the developed system prioritized non-invasiveness and portability, enabling the analysis of voltage
signals associated with ion concentration in sweat.
Keywords: Embedded system; Hydration; Ions; Non-invasive monitoring; Signal conditioning.
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1. Introducción
El monitoreo del estado de hidratación es fundamental para la salud, tanto en entornos clínicos como en
situaciones de actividad deportiva y exposición a condiciones demandantes [1]. Mantener un adecuado
balance electrolítico es indispensable para la homeostasis del organismo, cuya alteración puede ocasionar
consecuencias fisiológicas adversas como complicaciones cardiovasculares, neurológicas y
neuromusculares [2], [3], [4]. La deshidratación se define como un déficit de agua corporal derivado de
una pérdida excesiva de líquidos [5]. El mantenimiento del estado de hidratación depende del equilibrio
entre la ingesta y la pérdida de agua, así como del balance de electrolitos [6]. Cuando este equilibrio se
altera, se afectan iones esenciales como sodio (Na⁺) [5]. Enfermedades como el cólera y la diarrea generan
desequilibrios electrolíticos que comprometen al organismo [7], [8].
Bajo esta premisa, el análisis de electrolitos en fluidos biológicos se propone como indicador del estado
de hidratación. El sudor, en particular, constituye una fuente no invasiva de información fisiológica [9].
Se han reportado concentraciones de electrolitos en sudor de individuos no deshidratados de 10 a 120 mM
para Na⁺ [10], [11], por lo que variaciones en estos valores pueden asociarse con cambios en el estado de
hidratación [9]. Además, concentraciones elevadas de sodio en sudor se han relacionado con enfermedades
como la fibrosis quística [12]. La determinación precisa del estado de hidratación continúa siendo un reto
debido a la ausencia de un estándar universal, lo que ha impulsado el desarrollo de herramientas capaces
de operar en condiciones reales y realizar monitoreo continuo [13].
Los métodos diagnósticos actuales combinan historia clínica, exploración física y biomarcadores de
laboratorio, pero presentan limitaciones de precisión, costo y tiempo de respuesta [13]. Los signos físicos,
como la turgencia de la piel o la sequedad de mucosas, dependen de la experiencia del evaluador, mientras
que marcadores bioquímicos como la osmolalidad plasmática o la relación nitrógeno ureico/creatinina
requieren procedimientos invasivos [13], [14]. Además, el análisis de muestras de sudor en laboratorio
presenta restricciones operativas. Aunque las concentraciones de Na⁺ permanecen estables hasta por 28
días bajo condiciones específicas de almacenamiento, periodos mayores pueden producir estimaciones
inexactas [15]. Esto evidencia que los métodos de laboratorio no son adecuados cuando se requiere
monitoreo continuo o en tiempo real. En este contexto, los sensores potenciométricos no invasivos
representan una alternativa prometedora para la medición en tiempo real de especies iónicas [16], ya que
permiten mediciones continuas y reducen la dependencia de infraestructura clínica [17].
Sin embargo, a pesar de los avances reportados, persisten limitaciones tecnológicas importantes. Diversos
sistemas dependen de conectividad Wi-Fi para la transmisión de datos, lo que restringe su uso en zonas
rurales, escenarios clínicos móviles o actividades al aire libre [17]. Además, muchos sensores
potenciométricos emplean materiales de alto costo, limitando su accesibilidad y escalabilidad [18]. Ante
este desafío, la detección de iones en sudor mediante materiales de bajo costo representa una alternativa
viable [19]. Con base en esta problemática, el presente trabajo desarrolló un sistema de adquisición no
invasivo para el análisis de concentraciones de Na⁺ en sudor, orientado al monitoreo continuo, en tiempo
real y de bajo costo. El alcance de este trabajo se limitó al desarrollo y evaluación del sistema
electrónico de adquisición y procesamiento de datos, mientras que los electrodos sensores fueron
proporcionados externamente. El sistema fue diseñado para operar con sensores potenciométricos basados
en materiales de carbono, con el objetivo de reducir costos y mantener un desempeño electroquímico
adecuado [20]. El resto del artículo se organiza de la siguiente manera: en la Sección 2 se describen los
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antecedentes; en la Sección 3 se presenta la metodología y el diseño del sistema; en la Sección 4 se
muestran los resultados y su discusión; finalmente, en la Sección 5 se exponen las conclusiones y el trabajo
futuro.
2. Antecedentes
Diversos estudios han investigado la detección de electrolitos en el sudor como un método para monitorear
el estado de hidratación [21]-[24]. Los sensores electroquímicos han demostrado ser herramientas eficaces
para la cuantificación de Na⁺, K⁺ y Cl⁻ [17]. La Figura 1(a) muestra un sistema basado en electrodos de
plata que integra un sensor potenciométrico, su encapsulado con PCB y batería [17], mientras que la Figura
1(b) presenta un brazalete flexible con sensores electroquímicos multiplexados para la medición en tiempo
real de electrolitos y metabolitos [11].
Figura 1. A) Sistema con electrodos de plata. B) Dispositivo flexible e inalámbrico con sensores de sudor. Adaptado de [17]
y [11].
El método de lavado corporal total (WAW) es preciso para determinar la concentración de sodio en sudor
mediante cromatografía iónica [25]. Sin embargo, su dependencia de laboratorios especializados y equipos
costosos limita su aplicación en monitoreo continuo o en campo [25]. En [26] se propuso un sistema
basado en nanocables de plata embebidos en polidimetilsiloxano (PDMS) para evaluar la hidratación
mediante la impedancia de la piel. Por otra parte, en [18] se desarrolló un sensor con electrodos
serigrafiados para la detección de Na⁺ y K⁺ en sudor, con alta sensibilidad, selectividad y estabilidad,
validado en voluntarios. Otros estudios [27], [28] han explorado materiales conductores impresos,
membranas selectivas y plataformas portátiles para el monitoreo fisiológico. No obstante, estos sistemas
presentan limitaciones como el uso de materiales costosos [29], la complejidad electrónica, la dependencia
de comunicación mediante Wi-Fi [17] y la escasa orientación hacia aplicaciones accesibles en campo [30–
32].
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3. Metodología
La metodología se estructuró en etapas secuenciales que comprenden el diseño del sistema, la
implementación del sistema embebido, la adquisición de datos y la validación experimental del sistema
utilizando soluciones de sudor sintético.
3.1 Arquitectura general del sistema.
El funcionamiento del dispositivo se fundamenta en un proceso electroquímico donde el analito constituye
el elemento inicial de la medición. El elemento de reconocimiento corresponde a una membrana selectiva
de Na⁺, seguida por un electrodo con membrana sensora de carbono como transductor, el
acondicionamiento de la señal, la adquisición mediante un sistema embebido y el procesamiento digital
de los datos. El flujo general del sistema se muestra en la Figura 2.
Figura 2. Diagrama general del sistema de detección de electrolitos en sudor.
El sistema de acondicionamiento de señal fue diseñado para detectar las señales de baja amplitud
generadas por los sensores potenciométricos, considerando el rango de operación del convertidor
analógico-digital (ADC) del microcontrolador y la alta impedancia de salida de los electrodos. La Figura
3 muestra el circuito implementado, donde el electrodo de trabajo se conecta a la entrada del amplificador
AD620 (pin 3), mientras que el electrodo de referencia se conecta a tierra.
Figura 3. Diagrama del circuito de adquisición de la señal.
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3.2 Adquisición, procesamiento y almacenamiento de datos
En el Algoritmo 1 se describe de manera general el código de Arduino utilizado para la adquisición de
datos. En este, se establece el cálculo del voltaje de salida a partir de la lectura del convertidor analógico-
digital (ADC), considerando una resolución de 10 bits y un voltaje de referencia de 5 V. Para ello, el valor
digital obtenido, el cual varía entre 0 y 1023 niveles, se escala para obtener su equivalente en voltaje.
Algoritmo 1: Adquisición y transmisión de datos.
Input: Analog signal 
Output: Serial data 󰇛󰇜in CSV format
1: procedure DATA_ACQUISITION_ARDUINO()
2: initialize t0 ← millis()
3: begin serial communication
4: send header "tiempo_ms,Vout"
5: while true do
6: read ADC from pin
7: Vout ← ADC * (5.0 / 1023.0)
8: t ← millis() − t0
9: send (t, Vout) via serial (CSV)
10: wait sampling interval
11: end while
12: end procedure
De manera complementaria, el entorno de procesamiento en Python permitió la recepción de los datos en
tiempo real, su almacenamiento en archivos CSV y su visualización mediante una interfaz gráfica. En el
algoritmo 2 se describe de manera general el código de Python utilizado para el almacenamiento de datos.
Algoritmo 2: Adquisición y almacenamiento de datos en Python.
Input: Serial port PORT, baud rate BAUDRATE
Output: Time series t, Vout, CSV file
1: procedure DATA_ACQUISITION(PORT, BAUDRATE)
2: initialize t[], Vout[]
3: procedure START()
4: open serial(PORT, BAUDRATE)
5: while running do
6: read, validate and parse (t_ms, vout)
7: append (t_ms/1000, vout)
8: end while
9: procedure STOP()
10: close serial
11: save (t, Vout) to CSV
12: end procedure
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3.3 Montaje y validación experimental
Para validar el circuito de acondicionamiento, se inyectó una señal tipo rampa con una amplitud pico a
pico de 4400 mV y se comparó su respuesta con la señal de entrada. El amplificador de instrumentación
AD620 se alimentó con una fuente dual de ±5 V [33]. La Figura 4 muestra el montaje experimental: a)
sensor, b) protoboard con el AD620 y el microcontrolador, c) fuente de alimentación, d) dispositivo móvil
receptor, e) potenciómetro comercial [34] y f) multímetro. El potenciómetro comercial se utilizó como
equipo de referencia para validar el voltaje medido por el sistema desarrollado, mientras que el multímetro
permitió corroborar las mediciones.
Figura 4. Montaje experimental completo del sistema.
3.4 Métricas de desempeño
Para cuantificar el error entre la señal de referencia y la señal medida, se empleó el error cuadrático medio
(MSE), el cual permitió evaluar de manera objetiva la precisión del circuito en la reproducción de las
señales. Un valor bajo de MSE indica una alta similitud entre ambas señales [35]. La ecuación 1 indica la
fórmula del error:

󰇛 󰇜
 (1)
donde representa los valores medidos (salida del circuito); los valores de la señal original (generador
de ondas); y el número de muestras. Para el calculo del RMSE se utiliza la raíz de la sumatoria de la
ecuación 1. El MAE es un promedio de la diferencia de los valores medidos. La ecuación de Nernst
(ecuación 2), establece la relación entre el potencial eléctrico medido y la actividad del ion en solución,
representada por la siguiente ecuación [36]:
󰇡
󰇢 (2)
donde representa el potencial medido, el potencial estándar del electrodo, la constante universal
de los gases, la temperatura absoluta, la valencia del ion, la constante de Faraday y a la actividad
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iónica; a partir de este modelo teórico se espera un comportamiento lineal entre el potencial eléctrico y el
logaritmo de la concentración de los iones analizados. Además, esta ecuación funciona para estimar los
valores de potencial de las concentraciones mínimas y máximas del sudor y diseñar el circuito de medición
con base en esos parámetros medidos. El correcto funcionamiento del sistema de adquisición y
acondicionamiento de señal se evaluó mediante el análisis de la linealidad de la respuesta y del coeficiente
de determinación . Un comportamiento lineal indica una adecuada preservación de la información
electroquímica del sensor, mientras que desviaciones pueden asociarse a factores como la temperatura o
variaciones en la respuesta de los electrodos [36].
4. Resultados y discusiones
El sistema permitió obtener señales estables dentro del rango de operación del convertidor analógico-
digital. Los resultados al aplicar la rampa para validar el circuito, se muestran en la Figura 5a, donde la
señal obtenida a la salida del sistema fue comparada con la señal original del generador, observándose una
alta correspondencia entre ambas. Esta transmisión se realizó de manera estable, permitiendo la
visualización en tiempo real y el almacenamiento estructurado de los datos en archivos tipo CSV. La
Figura 5 muestra la interfaz desarrollada en Python, en la cual se observa la gráfica en tiempo real de la
señal adquirida, evidenciando el correcto funcionamiento del sistema de comunicación.
Figura 5. Comparación entre señal de entrada y señal de salida del sistema.
Los valores de voltaje medidos se presentan en la Tabla 1, evidenciando que el rango de potencial
registrado (0 - 4400 mV) se encuentra dentro del rango de operación del circuito diseñado. En la tabla,
representa la concentración de Na⁺, el potencial medido con el equipo de referencia y el potencial
obtenido con el dispositivo desarrollado. Para cada concentración, el dispositivo desarrollado adquirió
aproximadamente 600 mediciones de voltaje durante un minuto, cuyo valor promedio se utilizó para la
comparación con el equipo de referencia.
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Tabla 1. Medición de voltaje a diferentes concentraciones.
(mM)
Log [Na+]
(mV)
(mV)
10
-2
108.4
92
20
-1.69
122.9
108
30
-1.52
130.6
119
60
-1.22
144.2
139
100
-1
156.9
153
150
-0.82
165.7
165
200
-0.69
181.6
179
De acuerdo a la ecuación de Nernst, la relación entre el potencial y el logaritmo de la concentración de
Na⁺ se expresa como:
󰇛󰇜 (3)
donde la variable dependiente corresponde a la diferencia de potencial medida y la variable independiente
al logaritmo de la concentración de Na⁺.
La Figura 6 muestra la relación entre el potencial medido y el logaritmo de la concentración iónica. El
ajuste lineal obtenido con el dispositivo comercial presentó un coeficiente de determinación de ,
mientras que el dispositivo desarrollado alcanzó un , lo que evidencia una alta linealidad entre
la concentración de Na⁺ y el potencial medido. De igual manera, el dispositivo desarrollado presentó una
pendiente de 65 mV/dec, mientras que el equipo comercial obtuvo 52 mV/dec. Ambos valores muestran
una tendencia cercana a la respuesta Nernstiana esperada para electrodos selectivos a Na⁺ (≈59 mV/dec a
25 °C), ampliamente reportada en la literatura [11,20]. Las diferencias observadas pueden atribuirse a las
características propias del electrodo y las condiciones experimentales.
Figura 6. Comparación de potencial vs concentración de dispositivo desarrollado y dispositivo comercial.
Los parámetros utilizados para el cálculo de las métricas de error se presentan en la Tabla 2. Para cada
concentración de Na⁺ se determinó la diferencia entre el potencial medido por el
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equipo de referencia () y el dispositivo desarrollado (), así como el cuadrado de dicha diferencia,
valores empleados para el cálculo del error cuadrático medio (MSE), la raíz del error cuadrático medio
(RMSE) y el error absoluto medio (MAE).
Tabla 2. Parámetros para el cálculo de MSE, RMSE y MAE.
(mM)
(mV)
(mV)
(mV)
󰇛󰇜󰇛󰇜
10
108.4
92
16.4
268.9
20
122.9
108
14.9
244.3
30
130.6
119
11.6
190.2
60
144.2
139
5.2
85.2
100
156.9
153
3.9
63.9
150
165.7
165
0.7
11.4
200
181.6
179
2.6
42.6
Los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 3, donde se obtuvo un MSE de 129.56 mV², un RMSE
de 11.38 mV y un MAE de 7.9 mV. Estos valores indican que las mediciones realizadas por el sistema
desarrollado presentan una baja desviación respecto al equipo comercial de referencia, evidenciando una
adecuada precisión del sistema de adquisición dentro del rango de concentraciones evaluado.
Tabla 3. Métricas de desempeño: MSE, RMSE y MAE.
MSE ()
RMSE (mV)
MAE (mV)
129.56
11.38
7.9
Dado que ambas mediciones se realizaron utilizando el mismo electrodo y las mismas soluciones de sudor
sintético (PBS), las diferencias cuantificadas mediante MSE, RMSE y MAE reflejan principalmente el
desempeño del sistema de adquisición desarrollado y no la respuesta electroquímica del sensor. Desde el
punto de vista del desempeño global, la estabilidad en la adquisición y transmisión de datos respalda la
viabilidad del sistema para aplicaciones portátiles y de monitoreo continuo.
5. Conclusiones
El sistema desarrollado demostró ser capaz de adquirir, acondicionar y procesar señales potenciométricas
de manera confiable dentro del rango de operación definido para la medición de sodio en sudor. La
estabilidad en la adquisición de datos, así como la alta fidelidad en la reproducción de las señales,
evidencian la adecuada integración entre las etapas de acondicionamiento electrónico y procesamiento
digital. Estos resultados confirman la viabilidad del sistema propuesto como una herramienta para el
monitoreo de señales electroquímicas en aplicaciones relacionadas con el análisis de iones en fluidos
biológicos.
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Como contribución principal, este trabajo integra un sistema embebido de bajo costo con capacidad de
adquisición de datos en tiempo real y una etapa de procesamiento digital en un entorno computacional,
constituyendo una plataforma portable con potencial para futuras aplicaciones de monitoreo del estado de
hidratación. El sistema presenta limitaciones que deben considerarse en la interpretación de los resultados.
La caracterización electroquímica de los electrodos no formó parte del alcance de este trabajo, ya que
estos fueron desarrollados y evaluados de manera independiente, mientras que el objetivo principal fue el
diseño y la validación del sistema de adquisición electrónica. De igual manera, la validación se realizó
únicamente con soluciones de sudor sintético (PBS) y concentraciones controladas de Na⁺. En
aplicaciones reales, la respuesta potenciométrica puede verse afectada por factores como la presencia de
otros iones (K⁺ y Cl⁻), las variaciones de temperatura y la estabilidad temporal de los electrodos, aspectos
que deberán considerarse en etapas posteriores de validación.
Como trabajo futuro se plantea la implementación del circuito en una placa de circuito impreso (PCB), la
incorporación de comunicación inalámbrica vía Bluetooth y una batería de litio para mejorar la
portabilidad del sistema. Además, se propone realizar pruebas en sudor humano real, incorporar
compensación de temperatura y evaluar el desempeño del sistema bajo condiciones reales de operación.
Finalmente, se contempla la integración de modelos predictivos para estimar el estado de hidratación a
partir de las concentraciones iónicas medidas, ampliando el alcance del sistema hacia aplicaciones clínicas
y deportivas en tiempo real.
6. Agradecimientos
Los autores agradecen al Tecnológico Nacional de México (TECNM), por el apoyo otorgado en la
Convocatoria de Proyectos de Investigación Científica, Humanística, de Desarrollo Tecnológico e
Innovación 17836.23-P y 25244.26-P. Se agradece al Instituto Tecnológico de Tijuana por el apoyo
brindado a través del uso de sus instalaciones y laboratorios, los cuales fueron fundamentales para la
realización de este proyecto.
7. Agradecimientos de autoría
Carolina Michelle Santillán Cruz: Metodología, Análisis Formal, Análisis de datos, Investigación,
Borrador original, Escritura. Reyna del Carmen Gutiérrez Gutiérrez: Ideas, Metodología, Investigación.
Moisés Israel Salazar Gastélum: Conceptualización, Revisión y edición, Recursos. José Ricardo Cárdenas
Valdez: Recursos, Análisis Formal, Revisión y edición. Mara Beltrán Gastélum: Conceptualización,
Recursos, Administración de proyecto.
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