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Descripción
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| Los desarrollos recientes de las tecnologías inalámbricas y el despliegue extendido de dispositivos distribuidos espacialmente con capacidades de identificación, detección y actuación integradas crearon la Internet de las cosas (IoT). Este paradigma prometedor se ha desarrollado de forma explosiva en los últimos años. Se cree que es la próxima tecnología revolucionaria al llevar el Internet tradicional al ámbito físico. Miles de millones de cosas inteligentes interconectadas están transmitiendo una gran cantidad de datos a cada momento y promocionando el mundo en la era del ?big data?. El valor potencial inimaginable se puede extraer de estos datos respaldados por tecnologías avanzadas como aprendizaje automático y la computación en la nube. Con la ayuda de herramientas avanzadas de minería de datos, IoT puede aportar grandes beneficios para varios dominios de la sociedad, incluida la atención de salud. La industria de la salud ha cambiado drásticamente debido a la revolución de la tecnología de la información que comenzó en el siglo pasado. Las tecnologías nuevas, como la telemedicina, el hospital digital y la atención sanitaria electrónica, se han aplicado ampliamente durante las últimas décadas y ahora el rápido desarrollo de IoT y el aprendizaje automático promueven la atención de salud de digital a inteligente. Como un aspecto importante de IoT, la tecnología portátil también ha mostrado un aumento rápido en la última década. Se han introducido en el mercado diferentes tipos de dispositivos portátiles que contienen varios sensores integrados con precios asequibles. Estos dispositivos portátiles generan grandes cantidades de datos relacionados con la salud durante diferentes actividades diarias. Estos datos de bajo costo, respaldados por técnicas de computación móvil y aprendizaje automático, hacen posible el desarrollo de sistemas de soporte de decisiones inteligentes (SDSS) que pueden ser beneficiosos para el monitoreo de actividades a largo plazo, el diagnóstico remoto de enfermedades y la promoción de alertas médicas de emergencia. Como una de las herramientas más importantes para realizar la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático ha crecido de manera explosiva en las últimas décadas con el desarrollo de Internet. Varias de las técnicas de aprendizaje automático se han utilizado ampliamente para implementar diferentes tareas de minería de datos, entre las cuales, el aprendizaje profundo ha mostrado un rendimiento sobresaliente en los últimos años debido a la disponibilidad de ?big data?. Nuestra investigación tiene como objetivo abordar las aplicaciones de la tecnología IoT respal dada por técnicas avanzadas de aprendizaje automático en diferentes áreas sociales, especialmente en la atención de salud. Se construyó un marco de aplicación general, que incluye la recopilación y transferencia de datos, el almacenamiento y el análisis de datos, y La entrega de resultados de análisis a los usuarios. Con el fin de verificar la viabilidad del marco de aplicación propuesto, se desarrolló un sistema práctico de recolección de datos de movimiento humano basado en tecnología portátil. Incluye tres módulos: un reloj inteligente, un teléfono inteligente y una NoSQL base de datos remota. El sistema se aplicó en un hospital para recopilar datos de actividad diaria y temblor de pacientes con Temblor Esencial (ET). Se adoptaron técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, para realizar tareas de Reconocimiento de Actividad Humana (HAR) y evaluación de ET. A través del procesamiento adecuado y la transformación de los datos, los modelos propuestos podrían reconocer una serie de actividades diarias humanas y clasificar los niveles de temblor con una alta precisión. Estos modelos podrían permitir a los neurólogos monitorear de forma remota y continua las actividades diarias de los pacientes con ET y la correspondiente situación de temblor. | |
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Internacional
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Si |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Apto cum laude |
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Fecha
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04/06/2019 |