Evaluación de Potencial del Internet de las Cosas en la Salud Mediante Mapas Cognitivos Difusos

La Internet de las cosas ha extendido su aplicación a casi todos los aspectos de nuestras vidas durante los últimos años. Incluso el sector de la salud ha aprovechado la IO. Las tecnologías de identificación por radiofrecuencia y ZigBee pueden utilizarse para reducir los tiempos de trabajo y los costos, conectando dispositivos inteligentes a Internet, lo que permite crear sistemas de vigilancia y control para los pacientes en hospitales y clínicas. Los mapas cognitivos difusos (FCM) mejoran los mapas cognitivos, describiendo la fuerza de la relación mediante el uso de valores difusos en el intervalo [-1,1]. Dada la gran utilidad de los FCM, se han extendido para modelar diversas situaciones. De esta manera, pueden ser utilizados para representar modelos mentales y ser de gran ayuda en los procesos de toma de decisiones. Esta metodología permite crear y enriquecer modelos de decisión, en los que se representa información vaga e imprecisa a través de variables lingüísticas. En este trabajo proponemos modelar un FCM definiendo los factores críticos de éxito de los proyectos de IO aplicados a la salud. Después de procesar la matriz de adyacencia, los valores de indigencia, desgraduación y centralidad de cada factor, concluimos que el factor más importante es la disminución de la mortalidad.