Gemelo digital como herramienta para la prevención del síndrome de muerte súbita infantil
En el campo tecnológico y de la salud, han surgido múltiples tecnologías para el cuidado de la salud. Sin embargo, la tecnología del gemelo digital está siendo explorada de manera limitada debido a las dificultades que surgen al crear una réplica digital de una persona. Por otro lado, en el área...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad de Cuenca
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/42636 |
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|---|---|
| author | Buele Plasencia, Christian Armando |
| author2 | Cedillo Orellana, Irene Priscila |
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| author_sort | Buele Plasencia, Christian Armando |
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| description | En el campo tecnológico y de la salud, han surgido múltiples tecnologías para el cuidado de
la salud. Sin embargo, la tecnología del gemelo digital está siendo explorada de manera
limitada debido a las dificultades que surgen al crear una réplica digital de una persona. Por
otro lado, en el área de la salud, actividades como la toma de signos vitales en algunos casos
se han vuelto una tarea rutinaria a la que no se le otorga la importancia que realmente merece.
Su correcto registro y análisis permiten a los médicos identificar posibles escenarios que
representen un peligro para el paciente, especialmente en pacientes menores de un año de
edad; lo cual, puede desencadenar el síndrome de muerte súbita infantil. En este contexto,
este trabajo de titulación plantea el desarrollo de un prototipo de gemelo digital que sirve como
una herramienta que permite a padres y personal de la salud para disminuir la probabilidad
de que se presente el síndrome de muerte súbita infantil. El prototipo incluirá componentes
para el monitoreo de signos vitales, visualización de las alertas generadas a partir del análisis
de los signos vitales mediante un modelo de Aprendizaje Máquina, un panel de control
informativo y un simulador que permitirá analizar los signos vitales utilizando el modelo de
Aprendizaje Máquina. |
| format | bachelorThesis |
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| institution | Universidad de Cuenca |
| language | spa |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad de Cuenca |
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| spelling | oai:dspace.ucuenca.edu.ec:123456789-426362023-09-04T16:57:01Z Gemelo digital como herramienta para la prevención del síndrome de muerte súbita infantil Buele Plasencia, Christian Armando Cedillo Orellana, Irene Priscila Campoverde Vizhñay, Johanna Lucia Ingeniería de Sistemas Tecnología médica Monitoreo digital CIUC::Informática::Inteligencia Artificial En el campo tecnológico y de la salud, han surgido múltiples tecnologías para el cuidado de la salud. Sin embargo, la tecnología del gemelo digital está siendo explorada de manera limitada debido a las dificultades que surgen al crear una réplica digital de una persona. Por otro lado, en el área de la salud, actividades como la toma de signos vitales en algunos casos se han vuelto una tarea rutinaria a la que no se le otorga la importancia que realmente merece. Su correcto registro y análisis permiten a los médicos identificar posibles escenarios que representen un peligro para el paciente, especialmente en pacientes menores de un año de edad; lo cual, puede desencadenar el síndrome de muerte súbita infantil. En este contexto, este trabajo de titulación plantea el desarrollo de un prototipo de gemelo digital que sirve como una herramienta que permite a padres y personal de la salud para disminuir la probabilidad de que se presente el síndrome de muerte súbita infantil. El prototipo incluirá componentes para el monitoreo de signos vitales, visualización de las alertas generadas a partir del análisis de los signos vitales mediante un modelo de Aprendizaje Máquina, un panel de control informativo y un simulador que permitirá analizar los signos vitales utilizando el modelo de Aprendizaje Máquina. In the technology and healthcare field, multiple healthcare technologies have emerged. However, digital twin technology is being explored in a limited way due to the difficulties in creating a digital replica of a person. On the other hand, in healthcare, activities such as taking vital signs have in some cases become a routine task that is not given the importance it really deserves. Its correct recording and analysis allow physicians to identify possible scenarios that represent a danger to the patient, especially in patients under one year of age, which can trigger sudden infant death syndrome. In this context, this degree work proposes the development of a digital twin prototype that serves as a tool that allows parents and health personnel to reduce the probability of sudden infant death syndrome. The prototype will include components for monitoring vital signs, visualization of alerts generated from the analysis of vital signs using a Machine Learning model, an informative control panel and a simulator that will allow the analysis of vital signs using the Machine Learning model. 0000-0002-6787-0655 0000-0001-6058-9433 2023-08-23T12:55:38Z 2023-08-23T12:55:38Z 2023-07-13 bachelorThesis http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/42636 spa TS;313 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ openAccess application/pdf 99 páginas application/pdf Universidad de Cuenca |
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