Este trabajo explora el uso de cámaras infrarrojas de bajo costo para monitorear la saturación de oxígeno periférico (SpO2), un signo vital que es particularmente importante para individuos con salud frágil, como los ancianos. El desarrollo de monitoreo de SpO2 sin contacto utilizando cámaras RGB ya ha demostrado ser exitoso. Este estudio utiliza la técnica de Magnificación de Video Euleriana (EVM) para realzar variaciones menores en la intensidad de los píxeles de la piel en regiones faciales particulares. Más específicamente, el énfasis en este estudio está en la utilización de cámaras infrarrojas, con el fin de explorar la posibilidad de monitoreo de SpO2 sin contacto en condiciones de poca luz o durante la noche. Se emplearon muchos métodos diferentes para la regresión. Se realizó un estudio de métodos de regresión de aprendizaje automático, incluyendo un Modelo Aditivo Generalizado (GAM) y un Regresor de Árboles Extra, basado en 12 características novedosas extraídas de la señal de fotopletismografía (PPG) amplificada. También se exploraron métodos de aprendizaje profundo, incluyendo una Red Neuronal de Convolución 3D (CNN) y una arquitectura de Transformador de Visión de Video (ViViT) en el video amplificado de frente/mejillas. Los valores de SpO2 estimados del método de mejor rendimiento alcanzan un bajo error cuadrático medio de 1.331 y un puntaje R2 de 0.465 que se encuentran dentro del rango aceptable para estas aplicaciones.