Sistema de información en la web para detección de COVID-19 en radiografías de tórax.
En la última década el crecimiento de la tecnología ha ido avanzando a pasos agigantados, gran parte de estas tecnologías han sido llevadas al ámbito de la medicina ayudando y manteniendo controladas enfermedades potencialmente contagiosas como el COVID, es por esto que con la ayuda de la inteligenc...
Furkejuvvon:
| Váldodahkki: | |
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| Eará dahkkit: | |
| Materiálatiipa: | article |
| Giella: | spa |
| Almmustuhtton: |
2022
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| Fáttát: | |
| Liŋkkat: | https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/14462 |
| Fáddágilkorat: |
Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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Lasit fáddágilkoriid | Čoahkkáigeassu: | En la última década el crecimiento de la tecnología ha ido avanzando a pasos agigantados, gran parte de estas tecnologías han sido llevadas al ámbito de la medicina ayudando y manteniendo controladas enfermedades potencialmente contagiosas como el COVID, es por esto que con la ayuda de la inteligencia artificial se ha logrado predecir diagnósticos basado en radiografías de tórax. La presente investigación se basa en la implementación de un sistema de información web, que se conecta a un servidor de predicción IA, el mismo que analizara la presencia o ausencia de COVID por medio del envío de radiografías digitalizadas. Este sistema está elaborado bajo el marco de trabajo ágil SCRUM y está diseñado de forma amigable para que cualquier usuario pueda usarlo sin mayores complicaciones, además implementa seguridades que brinda Springboot para garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos. Los resultados de la investigación fueron satisfactorios con una proyección del 85% como una aprobación total de la funcionalidad y el contenido visualizado, mientras que el 15% restante de los usuarios que testearon el sistema tuvieron complicaciones, sin embargo, recibimos el Feedback necesario para mejorar la experiencia con la interfaz. |
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