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Editorial

Carlos Miguel Martínez Ortiz
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Artículos originales

Componente web para el análisis de información clínica usando la técnica de Minería de Datos por agrupamiento

La digitalización de los diferentes procesos y la automatización de los servicios generan grandes volúmenes de información. La Minería de Datos (MD) es una técnica de Inteligencia Artificial que permite encontrar la información no trivial que reside en los datos almacenados. La presente investigación pretende desarrollar una vista de análisis para el Sistema Integral para la Atención Primaria de Salud (SIAPS), usando la técnica de agrupamiento enmarcada en el algoritmo Simple K-Means, con el objetivo de realizar un análisis de la información clínica de los pacientes; para ello se plantea la extracción del conocimiento del almacén de datos alimentado del repositorio de historias clínicas electrónicas. La investigación se sustenta en la herramienta de libre distribución WEKA, esta funciona de forma aislada al SIAPS; la interfaz, así como las vistas, modelos e informes generados por WEKA en ocasiones resultan de difícil comprensión por los profesionales de la salud, los que no necesariamente tienen que poseer conocimientos avanzados de las nuevas tecnologías de la información. Para el desarrollo de la solución se empleó el lenguaje de programación Java 1.6, como servidor de aplicación JBoss 4.2 y Eclipse 3.4 como plataforma de desarrollo, como Sistema Gestor de Bases de Datos PostgreSQL 8.4 y SEAM como framework de integración. Durante todo el proceso se hizo uso de la plataforma Java Enterprise Edition 5.0. Como resultado se espera obtener una vista de análisis que facilite la comprensión de los modelos generados, apoyando de esta forma el proceso de toma de decisiones clínicas.

Palabras clave: almacén de datos, extracción del conocimiento, inteligencia artificial, minería de datos, Simple K-Means, vista de análisis.

Alexeis Joel Ochoa Reyes, Arturo Orellana García, Yovannys Sánchez Corales, Frank Davila Hernández
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Carlos Guzmán Díaz, Denys Bárbaro Vega Aguilar
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Elías Trenard García, Reynaldo Pérez Casales, Arquímedes Montoya Pedrón3
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Guillermo Estrada Domech, José A. Gómez Pérez, Adrián A. Hernández Méndez
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Jorge Luis Hernández Cáceres
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Visor de imágenes médicas digitales web

El desarrollo de las tecnologías ha facilitado la creación de soluciones médicas que agilizan las tareas de los especialistas. A través del uso de este tipo de sistemas, consultorios médicos, clínicas, centros de imagen y departamentos de diagnóstico por imágenes pueden tener a gran velocidad servicios de Internet a su alcance y capacidades de archivo que alguna vez fueron solo para los grandes hospitales. La Universidad de las Ciencias Informáticas ha desarrollado la solución alas PACS-RIS, pero este sistema debido a sus características específicas no causa el impacto deseado debido a los grandes costos de tiempo de instalación y configuración, su uso limitado a plataformas propietarias, la necesidad de equipo de altas prestaciones, entre otras causas. Se presenta la propuesta de solución de software desarrollada para la visualización de imágenes médicas. El sistema está diseñado para ofrecer al personal médico, servicios en línea que faciliten la ejecución de sus tareas. Facilita a los especialistas una gama de herramientas básicas para la visualización y procesamiento de imágenes médicas y creación de los reportes de estudios realizados a pacientes. La aplicación fue desarrollada sobre la plataforma .NET 4.0 con lenguajes de programación C#, JavaScript, HTML5, CSS3. Se utilizaron además las librerías jQuery, Knockout y además de MVVM como patrón arquitectónico para la capa de presentación. El sistema se integra a la solución alas PACS-RIS y está diseñada para que finalmente sea utilizada en dispositivos móviles como celulares y Tablet PC.

Palabras clave: visualización de imágenes en la web, imágenes médicas digitales, PACS web.

Luis Carlos Castro Márquez, Alejandro Delgado García
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Dahilys González López, Liset M. Álvarez Barreras, Adrián Fernández Orozco
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Yovannys Sánchez Corales, Yoenny Pérez Romero, Sailyn Salas Hechavarria,, Frank Dávila Hernández
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Graham Wright, José Luis Hernández Cáceres, Anthony Odama, Don O'Mahony, Parimalaranie Yogeswaran, Fredrick Govere
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Yoandy González Martínez, Marileisy Castillo García, Yunier Silva Quevedo
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