Resumen
Este trabajo presenta la propuesta del uso de algoritmos Inteligencia Artificial (IA) basados en modelos de red neuronal profunda (DNN) aplicados a datos biomédicos adquiridos de un asistente médico portátil integrado (IPMA) para ayudar al diagnóstico de COVID-19. IPMA utiliza IA, tecnología de telemedicina y sensores para medir la frecuencia cardíaca del usuario (FC), Presión Arterial (PA), Nivel de Saturación de Oxígeno (SPO2 - Saturación de Oxígeno Capilar Periférico) y Temperatura (T). El nivel de saturación de oxígeno está asociado con la dificultad para respirar y la falta de aire que reportan los pacientes con casos más severos de COVID-19, y la temperatura corporal permite detectar fiebre, otro de los síntomas de COVID-19. Por otro lado, la presión arterial es un factor de riesgo para pacientes con COVID-19, y los cambios en la FC también pueden ser un indicador de contaminación por COVID-19 de personas asintomáticas. Los algoritmos de IA se utilizan para analizar los datos recopilados de usuarios asintomáticos e inferir un posible caso de COVID-19, indicando también al usuario cuándo es el momento de ir a la sala de emergencias o buscar atención hospitalaria.
Título traducido de la contribución | Hacia el uso de técnicas de inteligencia artificial en datos biomédicos a partir de un asistente médico portátil integrado para inferir casos asintomáticos de Covid-19 |
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Idioma original | Inglés estadounidense |
DOI | |
Estado | Publicada - 12 feb. 2021 |
Evento | 2021 International Conference on Information Technology & Systems (ICITS 2021) - EC Duración: 4 feb. 2021 → 6 feb. 2021 http://www.icits.me/ |
Conferencia
Conferencia | 2021 International Conference on Information Technology & Systems (ICITS 2021) |
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Período | 4/02/21 → 6/02/21 |
Dirección de internet |
Palabras clave
- Artificial intelligence telemedicine
- Health informatics
- Medical assistant
- Covid-19 diagnosis
Areas de Conocimiento del CACES
- 417A Electrónica, automatización y sonido