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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7747Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ortiz Gomez, Virginia%622644 | - |
| dc.creator | Ortiz Gomez, Virginia%622644 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-05-07T22:16:57Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-07T22:16:57Z | - |
| dc.date.issued | 2016-12-12 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7747 | - |
| dc.description | En la actualidad, casi 700 millones de personas en el mundo son mayores de 60 años. Para 2050, las personas de 60 años o más serán 2,000 millones, esto es, más del 20% de la población mundial. El crecimiento de este segmento de la sociedad ha ocasionado que se preste mayor atención a las necesidades particulares de las personas de la tercera edad y los problemas a los que se enfrentan muchas de ellas [1]. El envejecimiento de la sociedad ha despertado el interés de instituciones de salud y áreas afines por mejorar el bienestar de los adultos mayores, por lo que, encontrar formas efectivas de proveer cuidado a los adultos mayores ha llegado a ser uno de los mayores retos para la comunidad científica[2]. En este contexto y teniendo en cuenta dichas cifras, en este trabajo de investigación se reestructura un modelo de detección de aislamiento social y se implementa en un sistema de software que permite extraer de manera automática, a través de la Inteligencia Ambiental los valores de las variables relevantes del modelo predictivo utilizado. En este trabajo de investigación se desarrolló un sistema de software formado de dos aplicaciones móviles, la primera aplicación permite monitorear las actividades del adulto mayor, recolectar los valores de las variables relevantes y posteriormente utilizando el modelo de detección de aislamiento social implementado en uno de sus módulos, detecta el nivel de aislamiento social del adulto mayor. La segunda aplicación móvil fue hecha para el cuidador del adulto mayor y tiene como objetivo informar al cuidador el nivel de aislamiento social detectado en el adulto mayor. El sistema de software desarrollado utiliza una arquitectura cliente-servidor, las aplicaciones móviles conforman la parte del cliente y en la parte del servidor se encuentran los servicios web y el servidor de base de datos. Para monitorear las actividades del adulto mayor fue necesario realizar un estudio para seleccionar las herramientas de hardware y software que nos permitieran extraer con mayor precisión los valores de las variables relevantes. Ambas aplicaciones que conforman el sistema, se desarrollaron bajo el sistema operativo Android, ya que el 88 % de los teléfonos en el mundo poseen este sistema operativo [3]. El sistema está formado por diferentes módulos que se encargan de extraer los valores de las variables, los módulos en los que se utiliza tecnología adicional son los módulos para posicionamientos en interiores y el módulo de posicionamiento en exteriores. Para el monitoreo en interiores se integraron dispositivos Bluetooh llamados Beacons, los cuales actualmente tienen su principal aplicación en la mercadotecnia y sistemas de guía, sin embargo, en este trabajo de tesis se utilizaron para determinar la cantidad de tiempo que el usuario pasa en las habitaciones de su hogar. Para el monitoreo en exteriores, se utilizó el sensor GPS integrado en los teléfonos inteligentes y se integró la API de Google Maps a la aplicación móvil para obtener la ubicación del adulto mayor. Para el almacenamiento de los datos se utilizó un servidor en la nube, y con la ayuda de los servicios web se enlazaron las aplicaciones que permiten almacenar la información en la base de datos de MySQL, así mismo los servicios web permitieron extraer la información de la base de datos y desplegarla en la aplicación del cuidador. La evaluación inicial del enfoque propuesto permitió determinar que, con el sistema propuesto que implementa el modelo de detección de aislamiento con los datos recolectados de 15 participantes se obtuvo una precisión del 93.3%, aumentando ligeramente la precisión del modelo original que es del 87.5%. Finalmente, las contribuciones de este trabajo de investigación a las ciencias computacionales se enfocaron en la selección e integración de las herramientas necesarias para la adquisición y el procesamiento de los datos requeridos para ser utilizados en un problema social que en este caso fue la detección de aislamiento social en adultos mayores. | 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.title | Implementación Automática de un Modelo de Detección de Aislamiento Social en Adultos Mayores | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Martinez Rebollar, Alicia%217272 | - |
| dc.folio | 1012 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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