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Título :	DESARROLLO DE UN MODULO PARA LA PREVENCION E IDENTIFICACION DE HIPERTENSION MEDIANTE TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO E INTERNET DE LAS COSAS (IoT)
Autor :	ALOR HERNANDEZ, JUAN A.
Fecha de publicación :	2023-01-31
Editorial :	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descripción :	La hipertensión, también conocida como asesino silencioso es un síndrome clínico cuya principal característica es el aumento de la presión arterial, a su vez es una de las principales causas de enfermedades cardiovasculares y eventos como accidentes cerebrovasculares, influencia cardiaca y muertes cardiovasculares, se dice que causó estragos en todo el mundo, cobrando vidas y el aumento de la mortalidad. Por lo general los pacientes que sufren de hipertensión no cuentan con los instrumentos médicos necesarios para llevar un control idóneo de la presión arterial, a esto se agrega que el medir la presión arterial se convierte en un suplicio por el dolor que causan los brazaletes branquiales al momento de ejercer presión en el brazo. Por lo anterior, este trabajo de tesis propone el desarrollo de un módulo para la prevención e identificación de hipertensión mediante técnicas de Aprendizaje Automático e Internet de las Cosas. El módulo obtiene información mediante el uso de una pulsera inteligente que se encarga de monitorizar las variables biomédicas de cada individuo. Con los datos obtenidos y mediante la aplicación de un algoritmo de Aprendizaje Automático, el módulo propuesto predice si un individuo es hipertenso o normotenso. El principal beneficio del módulo es que permite una monitorización en tiempo real de la presión arterial de cada individuo, esto es de gran ayuda para el usuario final, ya que se le notifica en tiempo real cuando la presión arterial está por arriba de los rangos normales, esto permite identificar, prevenir y controlar la presión arterial alta, mediante el uso de recomendaciones médicas apropiadas, con el propósito de lograr disminuir las muertes por esta enfermedad.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones:	Maestría en Sistemas Computacionales

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