Desarrollo de un sistema para monitoreo de Covid-19 en etapas tempranas
El informe presentado en este libro consiste en el desarrollo de un sistema para monitoreo de COVID-19 en etapas tempranas, donde se realizó una investigación relacionada a la sintomatología, sistemas de detección del virus y métodos de medición de los síntomas presentados en las personas que eran i...
- Autores:
-
Romero Garnica, Juan Camilo
Segura Caballero, Daniel Orlando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Mechatronic
Early stages
Symptoms
Pandemic
Medical prognosis
Virus
Artificial intelligence
Monitoring
Mecatrónica
Pronóstico médico
Virus
Sintomatología
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El informe presentado en este libro consiste en el desarrollo de un sistema para monitoreo de COVID-19 en etapas tempranas, donde se realizó una investigación relacionada a la sintomatología, sistemas de detección del virus y métodos de medición de los síntomas presentados en las personas que eran infectadas; esta investigación fue adquirida mediante artículos, revistas e informes científicos referentes a este virus que afectó a la población mundial. En base a la investigación se monitorea algunos síntomas relevantes presentados en las personas sintomáticas de SARS CoV-2, mediante un sistema integrado de sensores se realiza la adquisición de datos los cuales son registrados en una base de datos junto a algunos datos cualitativos. Los sensores correspondientes al sistema integrado son puestos en las personas que autorizan el monitoreo de los síntomas, las personas deben encontrarse en un estado de reposo para lograr adquirir los datos con gran exactitud, de esta manera se ingresan los datos al sistema encargado de hacer el análisis. Una vez es adquirida la información necesaria, es analizada por un modelo de inteligencia artificial (modelo fuzzy), el cual es encargado de dar un porcentaje de posibilidades de contagio de COVID-19, este resultado es analizado y ejecutado mediante reglas establecidas por targets, los cuales han sido adquiridos mediante investigaciones realizadas el proceso de elaboración del proyecto y el entrenamiento del sistema. |
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Una vez es adquirida la información necesaria, es analizada por un modelo de inteligencia artificial (modelo fuzzy), el cual es encargado de dar un porcentaje de posibilidades de contagio de COVID-19, este resultado es analizado y ejecutado mediante reglas establecidas por targets, los cuales han sido adquiridos mediante investigaciones realizadas el proceso de elaboración del proyecto y el entrenamiento del sistema.1. LISTA DE FIGURAS 10 2. LISTA DE TABLAS 12 3. INTRODUCCIÓN. 13 4. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA 13 5. JUSTIFICACIÓN DEL PROBLEMA. 15 6. MARCO TEÓRICO. 16 6.1. ¿Qué es la COVID-19? 16 6.2. ¿Síntomas de la COVID-19? 16 6.3. ¿Cómo se propaga la COVID-19? 16 6.4. Formas de diagnóstico de la COVID-19 17 6.5. ¿Qué es monitoreo? 17 6.6. ¿Inteligencia artificial en la medicina? 17 6.7. El modelo fuzzy o difuso 18 6.7.1. Teoría de la lógica difusa 18 6.7.2. ¿Por qué utilizar la lógica difusa? 18 6.7.3. ¿Cómo funciona la lógica difusa? 19 6.7.4. Funciones de membresía 19 6.7.5. Sistemas de inferencia difusa de Mamdani. 19 6.7.6. Sistemas de inferencia difusa de Sugeno 20 6.7.7. Desfusificación 20 6.7.8. APP Designer. 21 6.8. Vacunas contra el COVID-19 21 6.9. Plan de vacunación colombiano 21 7. ESTADO DEL ARTE. 21 7.1. Tabla resumen del estado del arte 24 8. OBJETIVO GENERAL. 25 9. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. 25 10. RESULTADOS ESPERADOS. 25 11. DESARROLLO Y DISEÑOS. 26 11.1. Modelo Devdas Shetty 26 11.2. Recursos. 27 11.3. Normativa para la elaboración de productos enfatizados en la salud humana. 27 11.4. Sistemas de medición. 29 11.4.1.1. Electrocardiograma. 29 11.4.1.2. Lectura electrocardiográfica. 30 11.4.1.3. ECG y el COVID-19. 31 11.4.1.4. Electrocardiograma en el brazo. 31 11.4.1.5. Electrocardiógrafos, referencias y normativas 32 11.4.2. Oximetría. 32 11.4.2.1. Cálculo de la oximetría. 33 11.4.2.2. Principio de medición 33 11.4.2.3. Oxímetro, referencias y normativa. 34 11.4.2.4. Saturación del oxígeno y el COVID-19. 34 11.4.3. Presión arterial. 35 11.4.3.1. Medición de la presión arterial. [34] 35 11.4.3.2. Presión arterial y el COVID-19. 35 11.4.3.3. Dispositivos de medición y normativas. 36 11.4.4. Temperatura. 37 Toma de temperatura [53] 37 11.4.4.1. Temperatura y Covid-19. 37 11.4.4.2. Dispositivos de medición y normativas 37 11.4.5. Espirometría. 38 11.4.5.1. Referencias de para la medición. 38 11.4.5.2. Interpretación y uso médico. 38 11.5. Revisión de la instrumentación y selección de lenguaje de programación. 38 11.6. Cotización de los componentes. 39 12. Diagrama de bloques del sistema integral. 39 12.1. Compra de los componentes. 40 12.1.1. Protoboard. 40 12.1.2. Cables para conexión. 41 12.1.3. Arduino. 41 12.1.4. Sensor AD8232 42 12.1.5. Sensor MLX 90614 42 12.1.6. Sensor MAX 30102. 43 12.1.7. Smarthwatch 43 12.2. Diseño en CAD del prototipo. 44 12.2.1. Caja de control 44 12.2.2. Sensor ECG 44 12.2.3. Sensor de temperatura 45 12.2.4. Sensor de oximetría 45 12.2.5. Smartwhatch. 46 12.3. Montaje eléctrico del sistema de diagnóstico. 46 12.3.1. Diagrama de la conexión eléctrica del sensor AD8232. 46 12.3.2. Diagrama de la conexión eléctrica del sensor MLX90614 47 12.3.3. Diagrama de la conexión eléctrica del sensor MAX 30102 47 12.4. Esquema de la implementación del sistema de monitoreo en las personas. 48 13. RESULTADOS Y EVIDENCIAS. 49 13.1. Validación de las variables monitoreadas. 49 13.2. Sensores implementados para la planta del sistema de monitoreo. 50 13.3. Gráficas de los resultados obtenidos en cada uno de los ítems de la base de datos. 54 13.4. Registro de los datos obtenidos por medio de los sensores implementados en la planta. 58 13.5. Sistema de inferencia de la lógica difusa para el monitoreo de COVID-19. 60 13.5.1. Desarrollo del algoritmo. 60 13.5.2. Sistema Fuzzy. 62 13.5.3. Reglas establecidas en el modelo fuzzy. 62 13.5.4. Funciones de pertenencia. 63 13.5.5. Operadores de las funciones. 64 13.5.6. Proyección en 3D de la relación de las variables. 64 13.5.7. Salida del sistema. 66 13.6. Montaje final del sistema para monitoreo de COVID-19. 67 14. DISCUSIÓN DE RESULTADOS. 70 15. CONCLUSIONES. 71 16. RECOMENDACIONES Y TRABAJO FUTURO. 72 17. REFERENCIAS. 73 18. ANEXOS. 77 18.1. DataSheet de los sensores implementados. 77 18.2. Conocimiento informativo. 78 18.3. Encuesta realizada a las personas que se les hacía la toma de datos. 78 18.4. Planos del sistema 83PregradoThe report presented in this book consists of the development of a system for monitoring COVID19 in early stages, where a research related to the symptomatology, virus detection systems and methods of measuring the symptoms presented in people who were infected was conducted; this research was acquired through articles, journals and scientific reports concerning this virus that affected the world population. Based on the research, some relevant symptoms presented in people symptomatic of SARS CoV2 are monitored, by means of an integrated system of sensors, the acquisition of data which are recorded in a database together with some qualitative data is performed. The sensors corresponding to the integrated system are placed on the persons who authorize the monitoring of the symptoms, the persons must be in a state of rest to be able to acquire the data with great accuracy, in this way the data are entered into the system in charge of making the analysis. Once the necessary information is acquired, it is analyzed by an artificial intelligence model (fuzzy model), which is responsible for giving a percentage of possibilities of contagion of COVID-19, this result is analyzed and executed by rules established by targets, which have been acquired through research conducted in the process of developing the project and training the system.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Desarrollo de un sistema para monitoreo de Covid-19 en etapas tempranasDevelopment of a system for monitoring Covid-19 in early stagesIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicEarly stagesSymptomsPandemicMedical prognosisVirusArtificial intelligenceMonitoringMecatrónicaPronóstico médicoVirusSintomatologíaInteligencia artificialMonitoreoCOVID-19Etapas tempranasSARS CoV-2Pandemia[1] I. 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