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dc.contributor.advisorUrrelo Huiman, Luis Vladimir
dc.contributor.authorLiberato Bernal, Diego Edinson
dc.contributor.authorQuilcat Peantes, Rodrigo Miguel
dc.creatorLiberato Bernal, Diego Edinson
dc.date.accessioned2021-12-07T21:04:11Z
dc.date.available2021-12-07T21:04:11Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/8368
dc.description.abstractLa tecnología siempre ha estado presente en el campo médico, por lo que no es novedad que se dé el uso de tecnologías emergentes para este sector, ese es el caso de este presente trabajo de investigación, cuyo objetivo es mejorar la detección temprana de enfermedades respiratorias, y darle una mejor atención a los pacientes, de tal manera que estos logren una mejora rápida, y evitar que estos lleguen a un estado crítico, ya que las enfermedades respiratorias son las más comunes en nuestra región, y también las más mortales. Como manera de solución para lo anteriormente dicho, se planea desarrollar y usar un modelo predictivo, basado en Deep Learning, usando análisis de audios, donde se desea detectar alguna anomalía en ella, lo que se conoce como sibilancia, con ello puede facilitar al doctor a identificar la enfermedad respiratoria, a su vez la aplicación servirá para los controles diarios que los pacientes deben llevar en su tratamiento, de tal forma que tanto el paciente como el doctor tendrán la facilidad de recolectar dicha información, y que cada día se acelere el tratamiento del paciente. A demás del objetivo principal, lo que la aplicación busca es que el doctor pueda tener la información en tiempo real, y dependiendo de los resultados, afirmar o rechazar dichos resultados, a su vez de crear una cita principal en caso sea necesario, y si toda la información fuera conforme, dar indicaciones y medicamentos para el tratamiento.es_PE
dc.description.abstractTechnology has always been present in the medical field, so it is not new that emerging technologies are being used for this sector, that is the case of this present research work, whose objective is to improve the early detection of respiratory diseases, and give better care to patients, in such a way that they achieve a rapid improvement, and prevent them from reaching a critical state, since respiratory diseases are the most common in our region, and also the most deadly. As a solution to the aforementioned, it is planned to develop and use a predictive model, based on Deep Learning, using audio analysis, where it is desired to detect an anomaly in it, which is known as wheezing, with this it can facilitate the doctor to identify the respiratory disease, in turn, the application will serve for the daily controls that patients must carry in their treatment, in such a way that both the patient and the doctor will have the facility to collect said information, and that each day the treatment of the patient. In addition to the main objective, what the application seeks is that the doctor can have the information in real time, and depending on the results, affirm or reject said results, in turn creating a main appointment if necessary, and if all the information was compliant, give indications and medications for the treatment.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesT_SIST_1494
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UPAOes_PE
dc.subjectIRAes_PE
dc.subjectDeep Learninges_PE
dc.titleSistema informático móvil inteligente para la detección temprana y control de enfermedades respiratorias en pacientes del sector privado de salud en la ciudad de Trujilloes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Computación y Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Computación y Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/ 0000-0003-1523-2640es_PE
renati.author.dni74080743
renati.author.dni72484023
renati.advisor.dni40010219
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline611066es_PE
renati.jurorAbanto Cabrera, Heber Gerson
renati.jurorUllón Ramírez, Agustín Eduardo
renati.jurorCalderón Sedano, José Antonio
dc.publisher.countryPEes_PE


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