Los sistemas biomedicos de ultima generacion registran en intervalos cortos de tiempo la dinamica fisiologica mediante grandes bases de datos. La interpretacion adecuada de la informacion dificilmente puede hacerse por la experticia de un solo medico, por lo tanto la toma de decisiones se basa solo en algunas variables seleccionadas. La representacion efectiva de variables fisiologicas mediante fuzzy rough set tipo 1 puede ser aplicada para caracterizar y extraer la informacion relevante de la dinamica fisiologica; sin embargo, estas tecnicas poseen el problema de la complejidad de sus algoritmos y alto costo computacional; por lo tanto, se requiere aplicar tecnicas de fuzzy rough set tipo 2, asociadas a metodos axiomaticos a traves de operadores de aproximacion difusa baja y alta como conceptos primitivos para generar un sistema de reduccion de dimensiones con tendencia a la disminucion de costo computacional en aplicaciones de ingenieria biomedica. En este articulo se presenta la revision del estado del arte sobre representacion efectiva de dinamicas fisiologicas mediante fuzzy rough set, con el fin de determinar la capacidad que poseen este tipo de tecnicas para ser incluidas en procedimientos automaticos de toma de decisiones que apoyen el concepto clinico de un especialista.