“Implementación de un sistema predictivo de enfermedades mediante el análisis exámenes médicos con la utilización de inteligencia artificial para el Laboratorio Salud Familiar del cantón La Maná”
El objetivo principal de esta investigación fue desarrollar un sistema predictivo de enfermedades mediante el análisis de exámenes médicos, utilizando inteligencia artificial para mejorar la precisión diagnóstica y la eficiencia en la atención médica en el Laboratorio Salud Familiar del Cantón La Ma...
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| Publié: |
2024
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| description | El objetivo principal de esta investigación fue desarrollar un sistema predictivo de enfermedades mediante el análisis de exámenes médicos, utilizando inteligencia artificial para mejorar la precisión diagnóstica y la eficiencia en la atención médica en el Laboratorio Salud Familiar del Cantón La Maná. Entre los objetivos específicos se incluyeron: la revisión de fuentes bibliográficas para establecer una base teórica sólida; el diseño del software empleando la metodología ágil SCRUM y herramientas tecnológicas avanzadas como Python, Django, SQLite3 y Scikit-learn; y la realización de pruebas exhaustivas para evaluar la precisión, eficiencia y confiabilidad del sistema. Las conclusiones de la investigación fueron favorables. La revisión bibliográfica proporcionó una base teórica robusta, esencial para la implementación exitosa del sistema. Además, el diseño del software se llevó a cabo de manera estructurada y eficiente, garantizando flexibilidad y adaptabilidad para futuras mejoras. Las pruebas exhaustivas confirmaron que el sistema es altamente preciso, eficiente y confiable, mejorando significativamente la capacidad del laboratorio para ofrecer diagnósticos tempranos y exactos. Por lo tanto, el sistema ha tenido impactos positivos en varios aspectos. Técnicamente, representa un avance significativo al integrar tecnologías de vanguardia en la gestión de datos clínicos. Socialmente, mejora la calidad de la atención médica, beneficiando directamente a la comunidad del Cantón La Maná. Ambientalmente, optimiza el uso de recursos y reduce los desechos médicos y el consumo de papel. Económicamente, disminuye los costos asociados con pruebas innecesarias y tratamientos incorrectos, beneficiando tanto al laboratorio como a los pacientes. En consecuencia, se recomienda mantener y actualizar continuamente el sistema, capacitar al personal del laboratorio, ampliar su cobertura para incluir más tipos de exámenes y enfermedades, y explorar nuevas técnicas de inteligencia artificial para futuras mejoras. Por último, los futuros investigadores deberían continuar explorando y evaluando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para seguir perfeccionando los sistemas predictivos de salud. |
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Entre los objetivos específicos se incluyeron: la revisión de fuentes bibliográficas para establecer una base teórica sólida; el diseño del software empleando la metodología ágil SCRUM y herramientas tecnológicas avanzadas como Python, Django, SQLite3 y Scikit-learn; y la realización de pruebas exhaustivas para evaluar la precisión, eficiencia y confiabilidad del sistema. Las conclusiones de la investigación fueron favorables. La revisión bibliográfica proporcionó una base teórica robusta, esencial para la implementación exitosa del sistema. Además, el diseño del software se llevó a cabo de manera estructurada y eficiente, garantizando flexibilidad y adaptabilidad para futuras mejoras. Las pruebas exhaustivas confirmaron que el sistema es altamente preciso, eficiente y confiable, mejorando significativamente la capacidad del laboratorio para ofrecer diagnósticos tempranos y exactos. Por lo tanto, el sistema ha tenido impactos positivos en varios aspectos. Técnicamente, representa un avance significativo al integrar tecnologías de vanguardia en la gestión de datos clínicos. Socialmente, mejora la calidad de la atención médica, beneficiando directamente a la comunidad del Cantón La Maná. Ambientalmente, optimiza el uso de recursos y reduce los desechos médicos y el consumo de papel. Económicamente, disminuye los costos asociados con pruebas innecesarias y tratamientos incorrectos, beneficiando tanto al laboratorio como a los pacientes. En consecuencia, se recomienda mantener y actualizar continuamente el sistema, capacitar al personal del laboratorio, ampliar su cobertura para incluir más tipos de exámenes y enfermedades, y explorar nuevas técnicas de inteligencia artificial para futuras mejoras. Por último, los futuros investigadores deberían continuar explorando y evaluando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para seguir perfeccionando los sistemas predictivos de salud.The general objective of this research was to develop a disease-predictive system through the analysis of medical exams using artificial intelligence to improve diagnostic accuracy and efficiency in medical care at the “Salud Familiar” Laboratory in La Maná. The specific objectives included reviewing bibliographic sources to establish a solid theoretical foundation, designing the system using the agile SCRUM methodology and advanced technological tools such as Python, Django, SQLite3, and Scikit-learn, and conducting extensive testing to evaluate the system's accuracy, efficiency, and reliability. The research conclusions were favorable. The bibliographic review provided a robust theoretical foundation, which was fundamental for the successful implementation of the system. The system design was carried out in a structured and efficient manner, ensuring flexibility and adaptability for future improvements. Extensive testing confirmed that the system is highly accurate, efficient, and reliable, significantly enhancing the laboratory's ability to offer early and precise diagnoses. The system's impacts are positive. Technically, it represents a significant advancement by integrating cutting-edge technologies into clinical data management. Socially, it improves the quality of medical care, directly benefiting the community of La Maná. Environmentally, it optimizes resource use and reduces medical waste and paper consumption. Economically, it reduces costs associated with unnecessary tests and incorrect treatments, benefiting both the laboratory and patients. It is recommended to continuously maintain and update the system, train the laboratory staff, expand the system to include more types of exams and diseases, and explore new artificial intelligence techniques for future improvements. Future researchers should continue exploring and evaluating advanced artificial intelligence and machine learning techniques to further enhance predictive health systems.Ecuador : La Maná : Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)Cajas, Jaime Mesías2024-10-02T20:49:29Z2024-10-02T20:49:29Z2024-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis111 páginasapplication/pdfOsorio Muñoz Letty Fernanda y Suntasig Jaen Micaela Nicole, (2024); “Implementación de un sistema predictivo de enfermedades mediante el análisis exámenes médicos con la utilización de inteligencia artificial para el Laboratorio Salud Familiar del Cantón La Maná”.UTC. La Maná. 111 p.UTC-PIM-000833https://repositorio.utc.edu.ec/handle/123456789/12234esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica de Cotopaxiinstname:Universidad Técnica de Cotopaxiinstacron:UTC2024-10-02T20:49:33Zoai:repositorio.utc.edu.ec:123456789/12234Institucionalhttp://repositorio.utc.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utc.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-08-10T04:00:23.116500Repositorio Universidad Técnica de Cotopaxi - Universidad Técnica de Cotopaxitrue |
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