dc.contributor.advisor | Palomares Orihuela, Ricardo J. | |
dc.contributor.author | Chávez Padilla, Juan José Patricio | |
dc.contributor.author | Guardia Flores, Alfredo Alexis | |
dc.date.accessioned | 2020-01-16T15:54:46Z | |
dc.date.available | 2020-01-16T15:54:46Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14138/2623 | |
dc.description.abstract | La presente tesis titulada “Aplicación de Inteligencia Artificial en un Sistema de Análisis
en tiempo real de los Signos Vitales para pacientes con riesgo Cardiaco del Hospital
Centro Médico Naval”, compuesto principalmente por un dispositivo electrónico, que
analizó continuamente los signos vitales críticos (saturación de oxígeno en la sangre,
frecuencia respiratoria y frecuencia cardiaca) de una persona con insuficiencia cardiaca
de 1ro y 2do grado.
Los valores obtenidos fueron analizados mediante lógica difusa con la finalidad de lograr
una mejor respuesta en la interpretación de la información, convirtiéndose en un sistema
de alerta para el paciente, doctores y sus familiares. Para lograr la obtención de los signos
vitales, se tomó en cuenta la implementación de un electrocardiograma, encontrando la
forma de la onda cardiaca del paciente y la frecuencia cardiaca, un pulsioxímetro que nos
brindó el nivel de saturación de la sangre, además de un sensor adaptado para hallar la
frecuencia respiratoria mediante la expansión y contracción de los pulmones ,el motivo
por el cual se escogieron tomar dichos signos vitales y, fue por expertos en el área
(doctores y enfermeras).
Como resultado de la presente tesis, sé implementó un sistema ergonómico y cómodo; en
pocas palabras portátil. El cual paso pruebas de conectividad sin perder datos y
monitoreando continuamente al paciente. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Submitted by Hidalgo Alvarez Jofre (jhidalgoa@urp.edu.pe) on 2020-01-16T15:54:46Z
No. of bitstreams: 1
MEC_Tesis.pdf: 10280643 bytes, checksum: c7cf9ceb3e942abc2bd188607eee629f (MD5) | es_ES |
dc.description.sponsorship | Made available in DSpace on 2020-01-16T15:54:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1
MEC_Tesis.pdf: 10280643 bytes, checksum: c7cf9ceb3e942abc2bd188607eee629f (MD5)
Previous issue date: 2019 | es_ES |
dc.description.uri | Tesis | es_ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Ricardo Palma - URP | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Repositorio Institucional - URP | es_ES |
dc.subject | Signos vitales | es_ES |
dc.subject | inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | insuficiencia cardiaca | es_ES |
dc.subject | aplicación móvil | es_ES |
dc.title | Aplicación de inteligencia artificial en un sistema de análisis en tiempo real de los signos vitales para pacientes con riesgo cardiaco del hospital Centro Medico Naval | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Mecátronica | es_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería. Escuela Profesional de Ingeniería Mecatrónica | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.program | Ingeniería Mecatrónica | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Mecatrónico | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | |
renati.discipline | 712046 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |