El monitoreo de signos vitales del recién nacido en Unidades de Cuidado Intensivo Neonatal (UCIN), favorece la identificación temprana de eventos potencialmente catastróficos, facilita la intervención oportuna y su evaluación en aras de disminuir los efectos adversos en neonatos. Incluso, la mortalidad perinatal y neonatal es un factor persistente durante la estadía del paciente en UCIN. A nivel mundial, se producen 2.5 millones de muertes de recién nacidos al año, lo que representa un 47% de la mortalidad en niños menores de cinco años. Respecto a Colombia, se notifican aprox. 14.1 casos de muerte perinatal y neonatal tardía por cada 1000 nacidos, por lo que el Ministerio de Salud y Protección Social ha evidenciado un mal manejo de los pacientes y busca generar estrategias tecnológicas que fortalezcan las prácticas en UCIN. En este sentido, el desarrollo de sistemas de monitoreo automatizados de pacientes agilizan el diagnóstico e intervención médica por medio de la identificación, análisis, caracterización y evaluación de bioseñales. Estos sistemas establecen interrelaciones entre parámetros asociados a una patología específica, mediante herramientas de correlación, regresión y aprendizaje de máquina (aún en casos avanzados). De esta forma, se logran diagnósticos y tratamientos cada vez más precisos que mejoran la calidad de vida del paciente. No obstante, respecto al desarrollo de sistemas de monitoreo en entornos UCIN, se identifican los siguientes desafíos principales: i) es necesario llevar a cabo un análisis e integración multimodal de bioseñales orientado a la estimación del estado de salud del paciente; ii) no se cuenta con estrategias de extracción de biomarcadores relevantes relacionados con patologías sistémicas específicas; y iii) se evidencia una variabilidad alta con relación al tipo y duración del monitoreo, sin mencionar la subjetividad en las evaluaciones que afectan el cuidado del paciente y el uso de medicamentos. La presente propuesta, alineada con el Objetivo de Desarrollo Sostenible “Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en todas las edades”, busca promover la participación de estudiantes de pregrado y posgrado de la Universidad Nacional de Colombia, con el fin de incentivar la investigación aplicada en las áreas de ingeniería, computación y bioingeniería, como medio para contribuir al desarrollo en el sector salud de la región y del país. Así pues, se propone desarrollar un sistema prototipo de procesamiento de bioseñales utilizando aprendizaje de máquina que sirva como soporte al monitoreo en UCIN. En particular, se pretende integrar el monitoreo (hardware y software) de registros de actividad cardio-cerebro-pulmonar, teniendo como aporte fundamental, la integración de señales de actividad cerebral en UCIN y su posterior caracterización utilizando técnicas de aprendizaje de máquina, que favorezcan la extracción de biomarcadores relevantes, con el fin de apoyar futuros proyectos y servicios de investigación y extensión relacionados con la evaluación integral del estado de salud de neonatos. Cabe resaltar que la presente investigación se realiza en ambientes simulados de UCIN, sin tomar muestras directas o afectar a pacientes neonatos, con el fin de desarrollar y validar las herramientas de hardware y software a partir de la alianza entre el Grupo de Control y Procesamiento Digital de Señales (GCPDS) de la Universidad Nacional de Colombia y el SES Hospital Universitario de Caldas. El GCPDS tiene amplia experiencia en proyectos de bioingeniería y aprendizaje de máquina, mientras que el SES tiene una amplia experiencia y reconocimiento a nivel región y país en salud maternal y en UCIN. Se espera que la investigación contribuya a la generación de productos académicos (artículos en revistas científicas), a la formación de estudiantes de pregrado-posgrado, así como el desarrollo de productos tecnológicos.