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Title: Sistema informático móvil inteligente para la detección temprana y control de enfermedades respiratorias en pacientes del sector privado de salud en la ciudad de Trujillo
Advisor(s): Urrelo Huiman, Luis Vladimir
Keywords: Deep LearningIRA
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2021
Institution: Universidad Privada Antenor Orrego
Abstract: La tecnología siempre ha estado presente en el campo médico, por lo que no es novedad que se dé el uso de tecnologías emergentes para este sector, ese es el caso de este presente trabajo de investigación, cuyo objetivo es mejorar la detección temprana de enfermedades respiratorias, y darle una mejor atención a los pacientes, de tal manera que estos logren una mejora rápida, y evitar que estos lleguen a un estado crítico, ya que las enfermedades respiratorias son las más comunes en nuestra región, y también las más mortales. Como manera de solución para lo anteriormente dicho, se planea desarrollar y usar un modelo predictivo, basado en Deep Learning, usando análisis de audios, donde se desea detectar alguna anomalía en ella, lo que se conoce como sibilancia, con ello puede facilitar al doctor a identificar la enfermedad respiratoria, a su vez la aplicación servirá para los controles diarios que los pacientes deben llevar en su tratamiento, de tal forma que tanto el paciente como el doctor tendrán la facilidad de recolectar dicha información, y que cada día se acelere el tratamiento del paciente. A demás del objetivo principal, lo que la aplicación busca es que el doctor pueda tener la información en tiempo real, y dependiendo de los resultados, afirmar o rechazar dichos resultados, a su vez de crear una cita principal en caso sea necesario, y si toda la información fuera conforme, dar indicaciones y medicamentos para el tratamiento.

Technology has always been present in the medical field, so it is not new that emerging technologies are being used for this sector, that is the case of this present research work, whose objective is to improve the early detection of respiratory diseases, and give better care to patients, in such a way that they achieve a rapid improvement, and prevent them from reaching a critical state, since respiratory diseases are the most common in our region, and also the most deadly. As a solution to the aforementioned, it is planned to develop and use a predictive model, based on Deep Learning, using audio analysis, where it is desired to detect an anomaly in it, which is known as wheezing, with this it can facilitate the doctor to identify the respiratory disease, in turn, the application will serve for the daily controls that patients must carry in their treatment, in such a way that both the patient and the doctor will have the facility to collect said information, and that each day the treatment of the patient. In addition to the main objective, what the application seeks is that the doctor can have the information in real time, and depending on the results, affirm or reject said results, in turn creating a main appointment if necessary, and if all the information was compliant, give indications and medications for the treatment.
Discipline: Ingeniería de Computación y Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de Computación y Sistemas
Juror: Abanto Cabrera, Heber Gerson; Ullón Ramírez, Agustín Eduardo; Calderón Sedano, José Antonio
Register date: 7-Dec-2021; 7-Dec-2021



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