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Título : Asistente médico virtual orientado al diagnóstico de enfermedades respiratorias aplicando inteligencia artificial
Autor : Chicaiza Castillo, Dennis Vinicio
González Albán, David Sebastian
Palabras clave : ASISTENTE MEDICO VIRTUAL
TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION
APLICACION MOVIL
ENFERMEDADES RESPIRATORIAS
Fecha de publicación : mar-2023
Editorial : Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Carrera de Tecnologías de la Información
Resumen : Currently, respiratory diseases significantly affect a large part of the population worldwide, around 3.9 million people die annually from acute respiratory infections; among these, lung diseases are the leading cause of death, and their causes may be influenced by smoking and exposure to environmental pollution. The objective of this project is to create an application that allows a more agile diagnosis of respiratory diseases and encourages the population to seek medical attention for these conditions. For this, we sought to create a virtual medical assistant; first, the observation method was used as an analysis tool; second, data obtained from the San Cayetano Hospital were used as a reference, which were correlated with information collected by an electronic bracelet that gives us results of different variables (pulse, temperature and saturation), this bracelet is part of the research project "Electronic System Monitoring of Biosignals and Social Distancing Alerts for the Prevention of SARS-COV2 applying Artificial ntelligence”; thirdly, all this information was used to train the AI allowing the creation of an effective application in the diagnosis of respiratory diseases. The mobile application was created based on the Mobile - D methodology, achieving an agile development of the project; The Flutter framework was used for development with the Dart programming language, the rest-api was hosted in the Railway service, since this allowed it to be easier to host the dedicated api. Finally, the database was developed in Google's Firebase, since it offers greater ease of implementation when generating a call from the application to the database.
Descripción : Actualmente, las enfermedades respiratorias afectan de manera significativa a una gran parte de la población a nivel mundial, alrededor de 3,9 millones de personas mueren anualmente por infecciones respiratorias agudas; entre estas, las enfermedades pulmonares son la principal causa de muerte, y sus causas pueden estar influenciadas por el tabaquismo y la exposición a la contaminación ambiental. Este proyecto, tiene como objetivo crear una aplicación que permita diagnosticar de manera más ágil las enfermedades respiratorias e incentivar a la población a buscar atención médica frente a estas afecciones. Para ello se buscó crear un asistente médico virtual; primero, se utilizó el método de observación como herramienta de análisis; segundo, se usaron como referencia datos obtenidos del Hospital San Cayetano, mismos que se correlacionaron con información recopilada por una pulsera electrónica que nos arroja resultados de distintas variables (pulso, temperatura y saturación), esta pulsera es parte del proyecto de investigación “Sistema Electrónico de Monitoreo de Bioseñales y Alertas de Distanciamiento Social para la Prevención del SARS-COV2 aplicando Inteligencia Artificial”; en tercer lugar, se usó toda esta información para entrenar a la IA permitiendo la creación de una aplicación efectiva en el diagnóstico de enfermedades respiratorias. La aplicación móvil se creó con base en la metodología Mobile - D, logrando un desarrollo ágil del proyecto; se usó el framework de Flutter para el desarrollo con lenguaje de programación Dart, se alojó el rest-api en el servicio de Railway, ya que esto permitió una mayor facilidad para alojar la api dedicada. Finalmente, la base de datos fue desarrollada en Firebase de Google, ya que ofrece una mayor facilidad de implementación al momento de generar un llamado desde el aplicativo hacia la base de datos.
URI : https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/38401
Aparece en las colecciones: Tesis Tecnologías de la Información

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