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Titel: Desarrollo de una aplicación móvil multiplataforma basado en la tele asesoría médica que permita mejorar el seguimiento a personas expuestas al contagio de COVID-19 utilizando analítica de datos en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Sede Latacunga
Director(es): Carrillo Medina, José Luis
Autor(en): Chiriboga Yanchaguano, Eddy Sebastián
Collaguazo Pozo, Santiago David
Stichwörter: APLICATIVO MÓVIL MULTIPLATAFORMA
METODOLOGÍA SCRUM
MEDICINA - TELEASESORÍA
Erscheinungsdatum: 14-Aug-2021
Herausgeber: Latacunga: Universidad de la Fuerzas Armadas ESPE, 2021
Zitierform: Chiriboga Yanchaguano, Eddy Sebastián. Collaguazo Pozo, Santiago David. (2021). Desarrollo de una aplicación móvil multiplataforma basado en la tele asesoría médica que permita mejorar el seguimiento a personas expuestas al contagio de COVID-19 utilizando analítica de datos en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Sede Latacunga. Carrera de Ingeniería en Software. Departamento de Eléctrica y Electrónica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Zusammenfassung: El presente proyecto consiste en el desarrollo de un aplicativo móvil multiplataforma que permite enviar seguimientos del estado actual de salud del personal administrativo y militar de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Sede Latacunga dichos seguimientos serán revisados de forma diaria por los médicos de la institución, con la finalidad de detectar posibles casos de contagio de COVID-19 utilizando tele asesoría médica mediante videoconferencia de ser necesario. La aplicación contará también con apartados informativos para que el usuario pueda tomar de manera correcta sus signos vitales, además de brindar una guía de convivencia con una persona contagiada con COIVID-19. Para el desarrollo de la arquitectura de la aplicación se hará uso de la metodología de desarrollo ágil SCRUM, con respecto a tecnologías de desarrollo de software actuales, se utilizará Flutter, el cual permite realizar aplicaciones móviles nativas utilizando un solo código para el desarrollo en varios sistemas operativos (IOs y Android). También se incluirán las normativas de diseño Material Design de Google, permitiendo mejorar la experiencia de usuario y entregar un aplicativo fácil e intuitivo. A partir de los datos obtenidos a través del seguimiento de cada paciente registrado en el aplicativo, se realizará un proceso de limpieza de datos (atípicos, nulos, entre otros), lo que permitirá realizar un análisis de información que podría determinar el comportamiento de la enfermedad, aplicando técnicas de Machine Learning como son K-means y el análisis de series de tiempo, mapas de calor por medio del lenguaje Python.
URI: http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/26024
Enthalten in den Sammlungen:Tesis - Carrera de Ingeniería en Software (ESPEL)

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