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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7435Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ochoa Osorio, Ana Zaira | - |
| dc.creator | Ochoa Osorio, Ana Zaira#OOOA901228MTLCSN06 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-04-12T16:46:00Z | - |
| dc.date.available | 2024-04-12T16:46:00Z | - |
| dc.date.issued | 2022-12-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7435 | - |
| dc.description | Los sistemas de información juegan un papel importante en la gestión de datos y la obtención de información necesaria para efectuar análisis y toma de decisiones que promuevan cambios de políticas o generación de directrices, entre otras posibilidades. Tecnologías vanguardistas como la inteligencia artificial permiten almacenar, clasificar, extraer e interpretar grandes cantidades de información haciendo uso de algoritmos y técnicas como el aprendizaje automatizado o aprendizaje profundo entre otros. En el contexto actual de pandemia por COVID-19, se abren posibilidades de emplear estas herramientas para efectuar medidas en torno a la reducción del riesgo de contagio en la población. La pandemia ha provocado que el sector público y privado modifiquen sus políticas de acceso, por lo que no es extraño encontrar a personal que esté tomando la temperatura corporal de las personas en las entradas esto como medida de prevención, en las empresas hay personal que recorre los lugares de trabajo tomando la temperatura corporal, esta información solo es utilizada en el momento para permitir o denegar el acceso a un cierto sitio. Este proyecto tiene como propósito recopilar la información georreferenciada de personas identificadas como sospechosas de portar el virus, con apoyo de un dispositivo portátil para la toma de temperatura corporal. En caso de detectar niveles de fiebre, se aplicará una evaluación consistente en una serie de preguntas simples para determinar si se necesita atención médica o aislamiento. Los datos recolectados servirán para la generación de mapas de calor que varíen en periodos cortos de tiempo, al mismo tiempo que serán publicados en una serie de servicios de tipo API Restful en formato JSON, para consumo o empleo de otras aplicaciones o investigaciones, así mismo incluye el desarrollo de un dashboard que permite el análisis de información de contacto estrecho en la propagación del virus SARS-COV-2 por medio de inteligencia artificial. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | inteligencia artificial | es_MX |
| dc.subject.other | COVID-19 | es_MX |
| dc.subject.other | pandemia | es_MX |
| dc.subject.other | API Restful | es_MX |
| dc.subject.other | SARS-COV-2 | es_MX |
| dc.title | Análisis de información de contacto estrecho en la propagación del virus SARS-COV-2 por medio de inteligencia artificial | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Vazquez Benito, Emmanuel%948483 | - |
| dc.folio | MSC-TSI-20TE0003P | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico Superior de Teziutlán | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Sistemas Computacionales | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Tesis de Maestría#Ochoa Osorio Ana Zaira.pdf | Tesis | 2.55 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Licencia de Uso#Ochoa Osorio Ana Zaira.pdf Until 9999-04-11 | Licencia | 412.61 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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