Plataforma de monitoreo cardiovascular basado en internet de las cosas
Introducción— El área de investigación enfocado a la salud ha llevado al desarrollo de plataformas de sistemas de monitoreo cardiovascular teniendo en cuenta la implementación del internet de las cosas como eje central de la innovación tecnológica en ambientes médicos. A su vez, las técnicas de apre...
- Autores:
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Mardini Bovea, johan David
Ibarra, Rosa
Villa, Melissa
Arteta, Camilo
PULGAR EMILIANI, MARIA ISABEL
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
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- REDICUC - Repositorio CUC
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Introducción— El área de investigación enfocado a la salud ha llevado al desarrollo de plataformas de sistemas de monitoreo cardiovascular teniendo en cuenta la implementación del internet de las cosas como eje central de la innovación tecnológica en ambientes médicos. A su vez, las técnicas de aprendizaje automático y Lenguaje Maquina (ML) han demostrado su importancia en el ámbito de análisis de datos, extrayendo de forma eficaz información para una toma de decisiones efectiva en el ámbito de la medicina de precisión. Objetivo— Este articulo tiene como objetivo presentar resultados del diseño, prueba y evaluación de un prototipo de sistema de monitoreo de variables cardiovasculares, en donde pueden ser guardadas y mostradas en tiempo real en la nube. Metodología— Para el desarrollo de esta se utilizaron sensores no invasivos corporales y sistemas embebidos de bajo costo, lo cual permiten ser implementados en ambientes médicos. Resultados— Por consiguiente, los resultados de la implementación demuestran a gran medida la viabilidad de implementar este tipo de tecnología y sistemas sin necesidad de la adquisición de dispositivos tecnológicas de costo elevado. Conclusiones— El prototipo permite a los profesionales de la salud no tener contacto constante con los pacientes que posean este dispositivo instalado en su cuerpo, pero obteniendo muestras medicas en cualquier momento bajo la implementación de esta herramienta TIC. |
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Objetivo— Este articulo tiene como objetivo presentar resultados del diseño, prueba y evaluación de un prototipo de sistema de monitoreo de variables cardiovasculares, en donde pueden ser guardadas y mostradas en tiempo real en la nube. Metodología— Para el desarrollo de esta se utilizaron sensores no invasivos corporales y sistemas embebidos de bajo costo, lo cual permiten ser implementados en ambientes médicos. Resultados— Por consiguiente, los resultados de la implementación demuestran a gran medida la viabilidad de implementar este tipo de tecnología y sistemas sin necesidad de la adquisición de dispositivos tecnológicas de costo elevado. Conclusiones— El prototipo permite a los profesionales de la salud no tener contacto constante con los pacientes que posean este dispositivo instalado en su cuerpo, pero obteniendo muestras medicas en cualquier momento bajo la implementación de esta herramienta TIC.Introduction— The research area focused on health has led to the development of platforms for cardiovascular monitoring systems, considering the implementation of the Internet of Things as the central axis of technological innovation in medical environments, in turn, machine learning techniques and Language. Machine (ML) has proven their importance in the field of data analysis, efficiently extracting information for effective decision making in the field of precision medicine. Objective— This article objective to present results of the design, test and evaluation of a prototype cardiovascular variables monitoring system, where they can be saved and displayed in real time in the cloud. Methodology— For its development, non-invasive body sensors and low-cost embedded systems were used, which allow it to be implemented in medical environments. Results— Consequently, the results of the implementation demonstrate to a large extent the feasibility of implementing this type of technology and systems without the need for the acquisition of high-cost technological devices. Conclusions— The prototype allows health professionals not to have constant contact with patients who have this device installed on their body, but to obtain medical samples at any time under the implementation of this ICT tool.6 páginasapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaBarranquillahttps://revistascientificas.cuc.edu.co/CESTA/article/view/4549Plataforma de monitoreo cardiovascular basado en internet de las cosasCardiovascular monitoring platform based on the internet of thingsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85CESTA[1] D. Nettleton, Técnicas para el análisis de datos clínicos. MAD, ES: Díaz de Santos. 2005.[2] R. Whitmer, S. Sidney, J. Selby, S. Claiborne Johnston & K. Yaffe, “Midlife cardiovascular risk factors and risk of dementia in late life,” Neurol, vol. 64, No. 2, pp. 277–281, Jan. 2005. https://doi.org/10.1212/01.WNL.0000149519.47454.F2[3] O. Raitakari, M. Juonala, M. Kähönen, L. Taittonen, T. Laitinen, N. Mäki-Torkko, M. Järvisalo, M. Uhari, E. Jokinen, T. Rönnemaa, H. Åkerblom & J. Viikari, “Cardiovascular risk factors in childhood and carotid artery intima-media thickness in adulthood: the Cardiovascular Risk in Young Finns Study,” JAMA, vol. 290, No. 17, pp. 2277–2283, Dec. 2003. https://doi. org/10.1001/jama.290.17.2277[4] R. Poplin, A. Varadarajan, K. Blumer, Y. Liu, M. McConnell, G. Corrado, L. Peng & D. Webster, “Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning,” Nat. Biomedical Eng, vol. 2, No. 3, pp. 158–164. Jan. 2018. https://doi.org/10.1038/s41551-018-0195-0[5] A. Rawshani, A. Rawshani, S. Franzén, N. Sattar, B. Eliasson, A. Svensson, B. Zethelius, M. Miftaraj, D. McGuire, A. 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Hu & X. Gu, “A close-up on COVID-19 and cardiovascular diseases,” NMCD, vol. 30, No. 7, pp. 1057–1060, Apr. 2020. https://doi.org/10.1016/j.numecd.2020.04.001[15] H. Liu, H. Motoda, R. Setiono & Z. Zhao, “Feature selection: An ever evolving frontier in data mining,” presented at Fourth International Workshop on Feature Selection in Data Mining, JMLR, HYDB, IN, 21 June 2010. Available from http://proceedings.mlr.press/v10/liu10b/liu10b.pdf[16] E. Hossain, S. Uddin & A. Khan, “Network analytics and machine learning for predictive risk modelling of cardiovascular disease in patients with type 2 diabetes,” Expert Syst Appl, vol. 164, pp. 1–10, Feb. 2021. https://doi.org/10.1016/j. eswa.2020.113918[17] ESP8266. (2014). Espressif Systems. Available: https://www.espressif.com/en/products/socs/esp8266[18] IDE. (v. 2.0.4). Arduino LLC. 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