Conceptualización del diagnóstico del Dengue desde una perspectiva de la ingeniería y las nuevas tecnologías

Introducción— El dengue es una enfermedad tropical transmitida por mosquito que según reportes de la Organización Mundial de la Salud-OMS deja unos 390 millones de personas infectadas cada año, es una de las enfermedades que más afecta la salud de la población y la economía a nivel mundial. En consecuencia, Se han realizado esfuerzos desde diferentes áreas del saber donde se incluyen las Tecnologías de la Información y Comunicación-TIC para hacer frente a esta enfermedad. Objetivos— El objetivo de este artículo es presentar una conceptualización de la enfermedad del dengue desde una perspectiva de la ingeniería, caracterizando su comportamiento en las personas y como las principales tecnologías están realizando investigaciones para la predicción temprana. Métodología— Para su desarrollo se consultaron bases de datos especializadas como SCOPUS, WOS, IEEE, PUBMED utilizando cadenas de búsquedas que relacionan palabras claves de la enfermedad y las tecnologías de la información. Resultado: Como resultado se obtuvo que las principales tecnologías son el Machine Learning, el Big Data y la Inteligencia artificial con el desarrollo de modelos capaces de predecir la enfermedad de manera temprana. Existen muchas técnicas específicas que se utilizan, sin embargo, no se abordan en este artículo, solo se presenta la conceptualización de las tecnologías principales. Conclusiones— Se logra concluir que existen esfuerzos desde el área de la ingeniería en realizar investigaciones asociadas a la predicción temprana del dengue para hacer frente al impacto que está generando la enfermedad. Por un lado, existen modelos predictivos que apoyan las decisiones médicas en el diagnóstico temprano del dengue, aquí juega un papel importante la inteligencia artificial y el machine learning, y, por otro lado, se están generando grandes volúmenes de información en la práctica médica que posibilitan hacer nuevas investigaciones orientadas al diagnóstico y control del dengue.

• Autores: ARRUBLA HOYOS, WILSON DE JESÚS
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Corporación Universidad de la Costa
• Repositorio: REDICUC - Repositorio CUC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/9091
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/11323/9091; https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.01; https://repositorio.cuc.edu.co/
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Dengue; Big data; Machine learning; Artificial Intelligence; Dengue fever
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)