Prototipo de modelo predictivo para la apnea del sueño

El proyecto busca desarrollar una aplicación móvil que pueda detectar y clasificar la apnea del sueño utilizando datos obtenidos de análisis polisomnográficos y grabaciones de sonidos respiratorios. El objetivo es crear un modelo de machine learning que pueda procesar y analizar estos datos, extrayendo características relevantes para la clasificación de la apnea. Una vez entrenado y evaluado, este modelo se integrará en la aplicación móvil, que contará con una interfaz de usuario intuitiva y funcionalidades necesarias para el análisis del sueño y la captación de datos. El proyecto también contempla una etapa de validación clínica, donde se probará la aplicación en un entorno real con pacientes y profesionales de la salud. Esto permitirá comprobar la precisión y fiabilidad del modelo en la detección de la apnea del sueño y recopilar comentarios y opiniones para mejorar el sistema. El objetivo principal del proyecto es desarrollar una aplicación móvil que utilice un modelo de machine learning para detectar y clasificar la apnea del sueño, brindando una herramienta útil tanto para los usuarios como para los profesionales médicos en la detección temprana y monitoreo de este trastorno del sueño.

• Autores: Torres Vegleante, Enrique; Gómez Acosta, Néstor Armando; Guzmán González, Jheremy
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Simón Bolívar
• Repositorio: Repositorio Digital USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/12851
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12442/12851
• Palabra clave: Polisomnografia; Machine learning; Aplicacion movil; Polysomnography; Machine learning; Mobile application
• Rights: restrictedAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional