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Asistencia, seguimiento y desarrollo de tratamientos respiratorios de enfermedades pulmonares a través de la app CATREP

Menjura Rodríguez, Lina Fernanda; Gómez Méndez, Juan Carlos (Facultad de Ciencias e IngenieríaTunja, 2021)

El prototipo de la aplicación de asistencia, seguimiento y desarrollo de la app CATREP, está diseñado para monitorear los signos vitales de pacientes con cuadros respiratorios, información primaria para alimentar la historia ...
Inteligencia artificial (IA) en la traducción de algunas expresiones corporales de la lengua de Señas Colombiana en la atención médica a pacientes

Alarcón, Carlos Manuel; Torres Pedraza, Yhon Fredy (Universidad de BoyacáFacultad de Ciencias e IngenieríaColombiaBoyacáTunja, 2022-10-03)

La historia ha demostrado, como la ingeniería de sistemas trabaja a diario en la resolución de problemas, y como la rama de Inteligencia Artificial en las últimas décadas ha evolucionado permitiendo mejorar la vida de las ...
Prototipo de avatar traductor de voz y texto a lengua de señas colombiana para el manejo de situaciones de emergencias

Díaz Rodríguez, Laura Sofía; Guerrero Pacanchique, Luis Miguel; López Cabra, Miguel Antonio (Universidad de BoyacáFacultad de Ciencias e IngenieríaColombiaBoyacáTunja, 2024-05-22)

El presente documento desarrolla un proyecto cuyo objetivo específico es identificar y aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para traducir texto y voz en español a la glosa de la lengua de ...

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Asistencia, seguimiento y desarrollo de tratamientos respiratorios de enfermedades pulmonares a través de la app CATREP
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Menjura Rodríguez, Lina Fernanda | 2021

El prototipo de la aplicación de asistencia, seguimiento y desarrollo de la app CATREP, está diseñado para monitorear los signos vitales de pacientes con cuadros respiratorios, información primaria para alimentar la historia clínica del paciente de forma que contribuya a la toma de decisiones por parte del personal de salud. El prototipo se desarrolló en conjunto con las APIs de HUAWEI (Health-Kit y Huawei Id), las cuales permiten la lectura de datos y la identificación de la aplicación. Para la elaboración de este prototipo fue necesario adquirir conocimientos e investigar las funcionalidades y restricciones de herramientas de software como Android Studio, Health-Kit y Huawei Id y los lenguajes de desarrollo Kotlin y Java. La investigación es de tipo aplicada y descriptiva, donde se aplican los conocimientos adquiridos durante la investigación al desarrollo de una herramienta tecnológica. Para el desarrollo de la aplicación se usó la metodología de prototipos. La investigación permitió interactuar con APIs que manejan tecnologías ofrecidas por el mercado, ampliar conocimientos y establecer relaciones para conseguir permisos estudiantiles para el desarrollo de aplicaciones, como la que se le ofrece al profesional de la salud para monitorear a sus pacientes, tomar decisiones y dar recomendaciones ágiles y apropiadas.

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Inteligencia artificial (IA) en la traducción de algunas expresiones corporales de la lengua de Señas Colombiana en la atención médica a pacientes
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Alarcón, Carlos Manuel | 2022-10-03

La historia ha demostrado, como la ingeniería de sistemas trabaja a diario en la resolución de problemas, y como la rama de Inteligencia Artificial en las últimas décadas ha evolucionado permitiendo mejorar la vida de las personas; esta investigación pretende dar un aporte en la traducción de expresiones de la Lengua de Señas Colombiana. Inicialmente se verifica la necesidad de disminuir la brecha comunicacional de los médicos con personas con discapacidad auditiva, así como se sondean las expresiones más usadas en el ambiente de una consulta médica. Al mismo tiempo, se establecen las aplicaciones que otros investigadores han desarrollado en esta línea, apoyándose en medios como GitHub YouTube y Google Académico, entre otros. Posteriormente se selecciona un modelo de red neuronal recurrente, que se apoya en bibliotecas nativas de Python como Tensor Flow, Open Pose, Cv2, Matplotlib y Media Pipe con lo que se adecua un desarrollo propio que permite clasificar algunas expresiones de la Lengua de Señas Colombiana, red neuronal artificial que arrojó una precisión aceptable y un error bajo, cuya medida hizo uso de la biblioteca Tensor Board. De esta forma, se logra alcanzar el objetivo general de entrenar un modelo de Redes Neuronales, que realice la traducción de la Lengua de Señas Colombiana a texto, enfocado en mejorar la comunicación de los estudiantes de medicina de la universidad de Boyacá y sus pacientes con discapacidad auditiva. La metodología utilizada en este proyecto fue de tipo aplicada, ya que se hace énfasis en la solución de un problema. soportado en un enfoque mixto, ya que tiene resultados cualitativos, ya que se describe el funcionamiento de la aplicación y, así mismo, cuantitativos por que se estiman la precisión del reconocimiento de las señas y el error del modelo, representados en graficas donde se puede observar que alcanza el nivel más alto de precisión. En el desarrollo de este proyecto se ha notado falta de información y su difusión con respecto a Lengua de Señas Colombiana (LSC), a pesar de los esfuerzos gubernamentales y de entidades como el Instituto Nacional para Sordos, así mismo, no se evidencian muchos aportes tecnológicos en la traducción de diferentes lenguas de señas, y específicamente en la traducción de la Lengua de Señas Colombiana. Con el desarrollo que se presenta en este trabajo, se ha evidenciado que la Red Neuronal Recurrente LSTM tiene una gran precisión, gracias a que permite procesar grandes cantidades de datos en la detección y seguimiento de acciones por medio de video. Finalmente, es importante que los investigadores continúen trabajando en el área de la Lengua de Señas Colombiana, explorando técnicas de Inteligencia Artificial para conseguir modelos que sean más flexibles y que generen menos carga de trabajo, contribuyendo a los procesos de inclusión en nuestro entorno.

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Prototipo de avatar traductor de voz y texto a lengua de señas colombiana para el manejo de situaciones de emergencias
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Díaz Rodríguez, Laura Sofía | 2024-05-22

El presente documento desarrolla un proyecto cuyo objetivo específico es identificar y aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para traducir texto y voz en español a la glosa de la lengua de señas colombiana (LSC). Además, se exploran y seleccionan tecnologías de programación para la implementación de un avatar que represente visualmente la LSC en situaciones de emergencia. El objetivo general del trabajo es diseñar y desarrollar un prototipo de avatar intérprete que facilite la comunicación entre personas oyentes y no oyentes durante emergencias, mejorando así la inclusión y accesibilidad para personas con discapacidad auditiva. La metodología utilizada incluye una investigación preliminar sobre NLP y técnicas de traducción a lenguas de señas, la recopilación y preparación de un corpus de datos en español y LSC, el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático basado en redes neuronales recurrentes, y la implementación y evaluación de un avatar 3D usando herramientas como Daz Studio 3D y Blender. Como conclusión general, el proyecto demuestra la viabilidad de utilizar tecnologías avanzadas para desarrollar herramientas que promuevan la inclusión de la comunidad sorda en situaciones críticas. Se recomienda continuar mejorando el prototipo y explorar nuevas tecnologías como los Transformers para mejorar la precisión de la traducción. (tomado del texto)

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