Título: | Personal recommendations for diabetes' control |
Autores: | Kovalev, Anton |
Tipo de documento: | texto impreso |
Fecha de publicación: | 2017 |
Dimensiones: | application/pdf |
Nota general: |
cc_by_nc info:eu-repo/semantics/openAccess |
Idiomas: | |
Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática: Inteligencia artificial , Materia = Ciencias: Informática: Internet , Materia = Ciencias Biomédicas: Medicina: Informática médica y telemedicina , Tipo = Trabajo Fin de Grado |
Resumen: |
Según los últimos datos de la Organización Mundial de la Salud [1], 422 millones de personas tienen diabetes- una enfermedad metabólica caracterizada por altos niveles de glucosa en sangre durante un periodo de tiempo prolongado. Por desgracia, no puede ser completamente curada y puede tener unas consecuencias muy graves al no tratarla al tiempo. Por tanto, es muy importante diagnosticar esta enfermedad lo antes posible y cambiar su modo de vivir de forma adecuada. En el año 2014 el grupo de profesores del Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática (DACyA, Universidad Complutense de Madrid) creó “glUCModel” [3]- un sistema especial para pacientes con diabetes. Esa aplicación mejora la comunicación e interacción entre pacientes y doctor: pacientes pueden subir sus datos médicos/personales y el doctor tiene la posibilidad de consultar esa información y mejorar el control de los registros de pacientes. Sin embargo, 3 funciones muy interesantes todavía no estaban implementadas: un curso virtual de aprendizaje (un espacio para pacientes donde podrían obtener la información y amplificar sus conocimientos), un módulo de generación automática de un modelo de nivel de glucosa (basado en historial y características personalizadas) y el recomendador (basado en datos registrados y acciones de médico). El objetivo principal de este proyecto es crear un sistema de razonamiento basado en casos [4] que podría dar recomendaciones personalizadas a cada persona basándose en los datos guardados de todos los pacientes. Han sido implementadas y añadidas nuevas funcionalidades, con lo cuál ha sido creada la nueva versión de aplicación “glUCModel 2.0” |
En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/45248/1/TFG_NuevaVersion.pdf |
Ejemplares
Estado |
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ningún ejemplar |