Diseño de un sistema automático de detección e identificación de los pacientes que asisten a terapias en Biomedical Group sede San Fernando de la ciudad de Cali

En este documento se desarrollan las etapas del diseño de un sistema de detección e identificación de pacientes a medida, se detalla desde la caracterización del sistema hasta el desarrollo de un demo funcional. Se presenta una solución basada en una red local compuesta por cinco routers con tecnolo...

Full description

Autores:: Zambrano Rosero, Andrés Alberto

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad Autónoma de Occidente

Repositorio:: RED: Repositorio Educativo Digital UAO

Idioma:: spa

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description	En este documento se desarrollan las etapas del diseño de un sistema de detección e identificación de pacientes a medida, se detalla desde la caracterización del sistema hasta el desarrollo de un demo funcional. Se presenta una solución basada en una red local compuesta por cinco routers con tecnología WI-FI, la medición de sus respectivos RSSI a través de dispositivos Android, la solución es orientada a la ubicación en interiores, también se implementa una máquina virtual que cumple el papel de servidor, donde se realiza el procesamiento de la información. En la etapa de procesamiento del servidor se aloja una red neuronal implementada con Tensor Flow en Python que se encarga de generar las predicciones de las ubicaciones y la interconexión con las demás etapas de procesamiento del sistema. El sistema presentado incluye dentro de sus funcionalidades el registro de pacientes por medio de la interacción con una aplicación Android que se comunica con el servidor y donde se realizan etapas de procesamiento a través de archivos PHP que se encargan de realizar las solicitudes con la base de datos implementada en MongoDB, la detección e identificación de los pacientes al llegar a la clínica, la predicción y el registro automático de sus desplazamientos, además del cálculo de los tiempos de duración en cada área de la clínica hasta que finalizan su estancia, abandonan el sitio y los datos registrados puede ser visualizados en un dashboard implementado en Power Bi
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En la etapa de procesamiento del servidor se aloja una red neuronal implementada con Tensor Flow en Python que se encarga de generar las predicciones de las ubicaciones y la interconexión con las demás etapas de procesamiento del sistema. El sistema presentado incluye dentro de sus funcionalidades el registro de pacientes por medio de la interacción con una aplicación Android que se comunica con el servidor y donde se realizan etapas de procesamiento a través de archivos PHP que se encargan de realizar las solicitudes con la base de datos implementada en MongoDB, la detección e identificación de los pacientes al llegar a la clínica, la predicción y el registro automático de sus desplazamientos, además del cálculo de los tiempos de duración en cada área de la clínica hasta que finalizan su estancia, abandonan el sitio y los datos registrados puede ser visualizados en un dashboard implementado en Power BiThis document outlines the stages involved in designing a custom patient detection and identification system, detailing from system characterization to the development of a functional demo. A solution is presented based on a local network comprising five WI-FI technology routers, with the measurement of their respective RSSI through Android devices. The solution is oriented towards indoor location. Additionally, a virtual machine is implemented to act as the server for processing information. Within the server processing stage, a neural network implemented using Tensor Flow in Python is hosted. This neural network is responsible for generating location predictions and facilitating interconnection with other processing stages of the system. The presented system's functionalities include patient registration through interaction with an Android application that communicates with the server. Various processing stages are carried out through PHP files, which handle requests to the MongoDB-implemented database. The system encompasses automatic detection and identification of patients upon their arrival at the clinic, prediction, and automatic recording of their movements, alongside the calculation of durations in each clinic area until their departure. Recorded data can be visualized through a Power BI-implemented dashboardPasantía organizacional (Ingeniero electrónico y telecomunicaciones)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2023PregradoIngeniero(a) en Electrónica y Telecomunicaciones144 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de un sistema automático de detección e identificación de los pacientes que asisten a terapias en Biomedical Group sede San Fernando de la ciudad de CaliTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Atención médicaMedical careDetectionIndoor locationIdentificationNeural networkRouterWi-fiVirtual machineTensor flowDetecciónUbicación en interioresIdentificaciónRed neuronalPhpApacheAndroidRSSIMáquina virtualZambrano Rosero, A. 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Diseño de un sistema automático de detección e identificación de los pacientes que asisten a terapias en Biomedical Group sede San Fernando de la ciudad de Cali

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