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Título : Sistema de monitoreo para la detección de personas hipertensas empleando inteligencia artificial.
Autor : Manzano, Santiago
Bayas Bustos, Juan Carlos
Palabras clave : HRM
SISTOLICA
RECONOCIMIENTO
AUTOMATIZACION
Fecha de publicación : mar-2023
Editorial : Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Telecomunicaciones
Resumen : Arterial hypertension is considered the silent enemy of the entire world, it is characterized by being a pathology that does not present symptoms and causes millions of deaths around the world, of all the people who suffer from hypertension, approximately only 46% know it. For this reason, this project focuses on implementing a monitoring system for the detection of hypertensive people using artificial intelligence. This project describes the use of an electronic device for the measurement of blood pressure, the electronic element complies with being a non-invasive equipment for the human body. The data that is acquired will be analyzed by a virtual assistant that is programmed to issue diagnoses using trained artificial intelligence models. The operation of the main sensor in charge of taking blood pressure measurements is based on photoplestimography, which basically emits light beams towards the skin and analyzes how much of this light was absorbed. The data is collected by an electronic card and sent via USB serial communication to the virtual assistant programmed in Python, free-use libraries are used with excellent performance responses. The assistant will ask the patient a series of questions to learn more about her lifestyle and analyze this data using artificial intelligence. As a final result, a virtual assistant capable of detecting when a person suffers from hypertension is obtained, and if so, to which category within that pathology it belongs. This assistant will issue a complete diagnosis, adding the existing probabilities that the patient may suffer a cardiovascular or cerebral accident, based on the answers that have been entered, finally this information is stored in a database.
Descripción : La hipertensión arterial se considera el enemigo silencioso del mundo entero, se caracteriza por ser una patología que no presenta síntomas y causa millones de muertes alrededor del mundo, de todas las personas que padecen hipertensión, aproximadamente solo un 46% lo sabe. Por esta razón, el presente proyecto se centra en implementar un sistema de monitoreo para la detección de personas hipertensas empleando inteligencia artificial. El presente proyecto describe el uso de un dispositivo electrónico para la medición de presión arterial, el elemento electrónico cumple con ser un equipo no invasivo para el cuerpo humano. Los datos que se adquieran serán analizados por un asistente virtual que está programado para emitir diagnósticos empleando modelos entrenados de inteligencia artificial. El funcionamiento del sensor principal encargado de tomar las medidas de presión arterial se basa en la fotoplestimografía, que básicamente emite haces de luz hacia la piel y analiza que tanto de esta luz fue absorbida. Los datos son recolectados por una tarjeta electrónica y enviados mediante comunicación serial USB hacia el asistente virtual programado en Python, se emplean librerías de uso libre y con excelentes respuestas de funcionamiento. El asistente realizará una serie de preguntas al paciente para conocer más sobre su estilo de vida y analizar mediante el uso de inteligencia artificial estos datos. Como resultado final se obtiene un asistente virtual capaz de detectar cuando una persona padece hipertensión, y de ser el caso a que categoría dentro de esa patología pertenece. Este asistente emitirá un diagnóstico completo, adicionando las probabilidades existentes de que el paciente pueda sufrir algún accidente cardiovascular o cerebral, basándose en las respuestas que se ha ingresado, finalmente esta información se almacena en una base de datos
URI : https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/37752
Aparece en las colecciones: Tesis Telecomunicaciones

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