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dc.contributorBravo Contreras, Maricela Claudia
dc.contributorReyes Ortiz, José Alejandro
dc.contributor.authorGonzález Villarreal, Darinel
dc.date.issued2022-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11191/9483
dc.description.abstractDesde que se identificó el primer caso conocido de síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2 (SARS-CoV-2) en Wuhan, China, en diciembre de 2019, la enfermedad se ha extendido por todo el mundo, dando lugar a la pandemia actual de COVID-19 que causa síntomas variables en las personas, pero a menudo incluyen fiebre, tos seca, dolor de cabeza, fatiga, dificultad para respirar, perdida del olfato y perdida del gusto, de aquellos que desarrollan síntomas lo suficientemente notables como para ser clasificados como pacientes, la mayoría desarrolla síntomas leves a moderados, mientras que el 14% desarrolla síntomas graves y el 5% sufre síntomas críticos, por lo que deben ser atendidos en centros especializados. De modo que cada paciente reacciona de forma diferente ante la enfermedad, el saber cuáles son los factores que determinan la condición de un paciente es importante para conocer el comportamiento de la enfermedad, por ello se considera implementar bases de conocimientos que permitan generar nuevo conocimiento en base a los hechos establecidos de la información de pacientes, por ejemplo, el tratamiento de los pacientes. Por tal motivo, en este proyecto de investigación se reporta el diseño y desarrollo un sistema de modelos ontológicos integrados para la representación y administración de perfiles de pacientes con COVID-19: diagnóstico y tratamiento, donde los resultados de las diferentes evaluaciones realizadas a dicho modelo, muestran la factibilidad de utilizar esta base de conocimiento integrada por ontologías para la representación de la información clínica del paciente y obtener nuevo conocimiento y servir como base para proyectos de investigación a futuro.
dc.description.abstractSince the first known case of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARSCoV- 2) was identified in Wuhan, China, in December 2019, the disease has spread throughout the world, giving rise to the current COVID pandemic. -19 which causes variable symptoms in people, but often include fever, dry cough, headache, fatigue, shortness of breath, loss of smell, and loss of taste, of those who develop symptoms notable enough to be classified as patients, the majority develop mild to moderate symptoms, while 14% develop severe symptoms and 5% suffer critical symptoms, so they must be treated in specialized centers. So that each patient reacts differently to the disease, adequate knowledge of the factors that determine the condition of a patient is important to know the behavior of the disease, for this reason, it is considered to implement knowledge bases that allow generating new knowledge is based on established facts of patient information, for example, treatment of patients. For this reason, this research project reports the design and development of a system of integrated ontological models for the representation and administration of profiles of patients with COVID-19: diagnosis and treatment, where the results of the different evaluations carried out on the said model, show the feasibility of using this knowledge base integrated by ontologies to represent the patient’s clinical information and obtain new knowledge and serve as a basis for future research projects.
dc.formatpdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco. Coordinación de Servicios de Información.
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::LENGUAJES ALGORÍTMICOSINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::SISTEMAS DE CONTROL MÉDICO
dc.titleDesarrollo e integración de ontologías para la representación de pacientes COVID-19
dc.typeTesis de maestría
dc.thesis.degreedepartmentDivisión de Ciencias Básicas e Ingeniería.
dc.thesis.degreelevelMaestría.
dc.thesis.degreegrantorUniversidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco.
dc.thesis.degreenameMaestría en Ciencias de la Computación.
dc.format.digitalOriginBorn digital
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.24275/uama.6732.9483


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