Sistema IOT para el autodiagnóstico de enfermedades del corazón mediante evaluación matemática de la dinámica cardíaca basada en la teoría de probabilidad

Las enfermedades cardiovasculares son una de las más frecuentes a nivel mundial causas de muerte, esto debido a una detección tardía de esas enfermedades, sin embargo, la mayoría de las personas no realizan chequeos de salud cardiovascular debidos a la falta de tiempo o recursos. Por eso, proponemos...

Full description

Autores:
Piedrahita González, Juan Sebastían
Cubillos Calvachi, Juan David
Gutiérrez Ardila, Carlos
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/14764
Palabra clave:
Diagnóstico
IOT
Ritmo cardiaco
Mediciones
Dinámica del corazón
Teoría de probabilidad
Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Internet de las cosas
Enfermedades cardíacas - Diagnóstico
Monitoreo del ritmo cardíaco
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Probability theory
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description Las enfermedades cardiovasculares son una de las más frecuentes a nivel mundial causas de muerte, esto debido a una detección tardía de esas enfermedades, sin embargo, la mayoría de las personas no realizan chequeos de salud cardiovascular debidos a la falta de tiempo o recursos. Por eso, proponemos un servicio de IoT sistema orientado que, a lo largo del dispositivo móvil y el monitor de frecuencia cardíaca del paciente, utilizando una metodología de análisis basada en la teoría de la probabilidad, permite al paciente debe realizarse chequeos preventivos en cualquier momento y le avisa cuando sea necesario consultar a los servicios médicos, todo ello apoyado en un comprobado y diagnóstico fiable. Finalmente, mostramos una prueba de implementación del sistema, los resultados y el trabajo futuro derivado de esta investigación.
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Finalmente, mostramos una prueba de implementación del sistema, los resultados y el trabajo futuro derivado de esta investigación.Cardiovascular diseases are one of the most frequent worldwide death causes, this owing to a late detection of that illnesses, however, the majority of people do not carry out proper cardiovascular health check-ups due to a lack of time or resources. For that reason, we propose an IoT services oriented system which throughout patient’s mobile device and heart rate monitor, using an analysis methodology based on the probability theory, allows the patient to take preventive check-ups in his own anytime, and lets him know when it is necessary to consult medical services, all of that supported in a proved and reliable diagnosis. Finally, we show a system implementation test, the results and the future work derived from this research.GIIRApdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2DiagnósticoIOTRitmo cardiacoMedicionesDinámica del corazónTeoría de probabilidadIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasInternet de las cosasEnfermedades cardíacas - DiagnósticoMonitoreo del ritmo cardíacoDiagnosisIOTHeart rateMeasurementsProbability theoryHeart dynamicsSistema IOT para el autodiagnóstico de enfermedades del corazón mediante evaluación matemática de la dinámica cardíaca basada en la teoría de probabilidadIoT system for self-diagnosis of heart diseases using mathematical evaluation of cardiac dynamics based on probability theoryProyecto de Emprendimientoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILPiedrahitaGonzálezJuanSebastían2018.pdf.jpgPiedrahitaGonzálezJuanSebastían2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11692https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/4c0d66f0-dad5-4669-87f5-98b065888b2d/downloade32d943aca8336c1ac070869bb90cf49MD56ORIGINALPiedrahitaGonzálezJuanSebastían2018.pdfPiedrahitaGonzálezJuanSebastían2018.pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf1536265https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/03901a85-e229-427b-961a-1b016b973c8e/download2260108b8e74d2996fb39ade3f2708b0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87163https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/3e6a6cc4-1b49-4971-82cc-b7d2f5482ee1/downloadda5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083MD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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