Gestión y Análisis de datos en Pacientes hipertensos y/o diabéticos para la mitigación de riesgos y/o complicaciones mediante modelos de inteligencia artificial

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dc.contributor.advisorPedraza Ferreira, Gabriel Rodrigo
dc.contributor.authorSerrano Rincón, Pablo Eduardo
dc.contributor.evaluatorMantilla Duarte, Carlos Alfonso
dc.contributor.evaluatorAndrade Sosa, Hugo Hernando
dc.date.accessioned2022-11-12T13:29:25Z
dc.date.available2022-11-12T13:29:25Z
dc.date.created2022-11-11
dc.date.issued2022-11-11
dc.description.abstractEl control de la diabetes y la hipertensión es una tarea rigurosa, la cual requiere tener la mejor atención médica en el menor tiempo posible. Una rápida atención puede ayudar a evitar la progresión de la enfermedad. Hoy en día, la tecnología nos brinda dispositivos con la capacidad de generar miles de datos, los cuales pueden usarse para construir conocimiento en la detección temprana de riesgos. El proyecto presente propone el diseño de un motor de análisis de datos que apoye el tratamiento de estos pacientes brindando un entorno inteligente. El motor tendrá la funcionalidad de gestionar los datos de dispositivos Wearables en una base de datos, los cuales serán procesados y analizados por modelos de inteligencia artificial para identificar y predecir el desarrollo de factores de riesgo que puedan incidir en la aparición de complicaciones. A partir de estos datos, se diseñarán informes que serán utilizados por los servicios REST Whatoko para visualización en un dashboard, de tal manera que puedan ser interpretados tanto por el personal Médico como el paciente.
dc.description.abstractenglishThe control of diabetes and hypertension is a rigorous task, which requires having the best medical care in the shortest possible time. Prompt care can help prevent disease progression. Nowadays, technology gives us devices with the capacity to generate thousands of data, which can be used to build knowledge in the early detection of risks. The present project proposes the design of a data analysis engine that supports the treatment of these patients by providing an intelligent environment. The engine will have the functionality to manage data from Wearable devices in a database, which will be processed and analyzed by artificial intelligence models to identify and predict the development of risk factors that may affect the appearance of complications. Based on these data, reports will be designed that will be used by the Whatoko REST services for display in a dashboard, so that they can be interpreted by both the medical staff and the patient.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/12036
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectAprendizaje Profundo
dc.subjectMicroservicios
dc.subjectBases de Datos
dc.subjectCIencia de Datos
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordDeep Learning
dc.subject.keywordMicroservices
dc.subject.keywordDatabases
dc.subject.keywordData Science
dc.titleGestión y Análisis de datos en Pacientes hipertensos y/o diabéticos para la mitigación de riesgos y/o complicaciones mediante modelos de inteligencia artificial
dc.title.englishManagement and Analysis of data in hypertensive and/or diabetic patients for the mitigation of risks and/or complications through artificial intelligence models
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.type
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Ingeniería de Sistemas