Repositorio de Tesis USAT



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Title: Sistema experto para apoyar al diagnóstico temprano de las enfermedades renales en un centro de salud categoría I-3 en el año 2019
Authors: Cotrina Gil, Jose Alonso
Adviser: Iman Espinoza, Ricardo David
metadata.renati.advisor.orcid: https://orcid.org/0000-0003-0409-8773
Keywords: Riñones
Enfermedades
Diagnóstico asistido por ordenador
Inteligencia artificial
Publisher: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
Country of publication: PE
Issue Date: 2022
Citation: J. A. Cotrina, “Sistema experto para apoyar al diagnóstico temprano de las enfermedades renales en un centro de salud categoría I-3 en el año 2019,” Ingeniero, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2022. [En línea]. Disponible en:
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4883
Abstract: En la actualidad las enfermedades renales se pueden controlar a tiempo brindándose un diagnóstico adecuado. Tomando como problemática un centro de salud categoría i-3, en donde su principal problemática es que no cuentan con un médico especialista en nefrología. Como alternativa de solución se propone un sistema experto para apoyar al diagnóstico temprano para las enfermedades renales. Este sistema estaba basado en reglas para que con el apoyo del experto se logre obtener los sintomas para que se pueda brindar un diagnóstico temprano, apoyándose en la metodología Commonkads, que nos ayudara en la implementación del sistema experto, ya que nos ofrece una serie de formularios que facilita la labor de las especificaciones y requerimientos de un problema, además de que es aplicado para la medicina. El software será implementado en el lenguaje java, en el entorno de Netbeans, con una librería de apoyo RULE para la implementación de las reglas y así llegar a un diagnóstico. Teniendo como objetivo apoyar al diagnóstico temprano de las enfermedades renales, para el área de medicina general del centro de salud categoría i-3, determinando tras una evaluación de juicio de expertos un porcentaje de 90% de confiablidad del sistema experto. De esta manera servirá de apoyo, ayudando en algunos casos a pacientes que presentan algunas de las enfermedades renales y que no tienen los recursos para atenderse a un centro privado.
metadata.renati.type: http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
metadata.renati.level: http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
Appears in Collections:Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

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