Examinando por Autor "Piscoya Tirado, Jose Luis"

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Aplicación de la Inteligencia Artificial en el tratamiento de la enfermedad del Alzheimer: una revisión sistemática de la literatura
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2023) Piscoya Tirado, Jose Luis; Piscoya Tirado, Jose Luis; Reyes Burgos, Karla Cecilia
Las tecnologías que se basan en Inteligencia Artificial (IA) brindan un gran beneficio a la humanidad, mediante la automatización de tareas con una notable eficiencia y precisión. Por ende, la presente revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo examinar e identificar técnicas, plataformas y metodologías de las investigaciones donde se aplique la IA en el tratamiento de la enfermedad del Alzheimer. Para ello, se utilizó la metodología propuesta por Barbara Kitchenham, teniendo como resultado para el análisis, veintiocho estudios seleccionados de la búsqueda en tres bases de datos multidisciplinarias. Dentro de la revisión se identificaron una gran variedad de técnicas de IA, en donde las máquinas de soporte vectorial demostraron su popularidad dentro de las investigaciones con este enfoque. Además, se evidenció a China y Estados Unidos como los países que generan mayores contribuciones a lo largo de los últimos 5 años, mediante el desarrollo de clasificadores y sistemas de detección temprana. Como conclusión de esta revisión, se puede afirmar que la IA tiene un gran potencial de innovación dentro del campo de la medicina, permitiendo mejorar la calidad de vida frente al rápido envejecimiento de la población.
Sistema basado en visión artificial para el reconocimiento de expresiones faciales aplicado a la enseñanza socioemocional en una asociación de autismo de Chiclayo
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Piscoya Tirado, Jose Luis; Piscoya Tirado, Jose Luis; Lujan Segura, Edwar Glorimer
Debido las dificultades que enfrentan los niños con Trastorno de Espectro Autista (TEA) para comunicar y reconocer emociones mediante expresiones faciales, el aumento global en la prevalencia del autismo (aproximadamente 1 de cada 100 infantes) y dado que el CONADIS registró 4528 casos a nivel nacional, resaltando que el 82% de casos en la región de Lambayeque corresponden a menores de edad. El objetivo general de esta investigación es crear un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento de expresiones faciales aplicado a la enseñanza socioemocional de niños con TEA en una asociación de autismo de Chiclayo. Para ello, se diseñó un modelo de Redes Neuronales Convolucionales bajo la metodología CRISP-DM logrando un tiempo de respuesta de 40 milisegundos con una precisión y exactitud del 82%. Posteriormente, aplicando la metodología Kanban, se desarrolló un sistema de escritorio destinado a entrenar las habilidades de comunicación y reconocimiento emocional, empleando el modelo para clasificar expresiones en tiempo real a través de la cámara con una tasa de 12 fotogramas por segundo. Finalmente, se realizaron pruebas de usabilidad con 20 niños de 6 a 11 años con TEA de alto funcionamiento. La evaluación de aceptación tecnológica reveló que, entre los padres, el 78% y 76% están totalmente de acuerdo con la utilidad y facilidad de uso, respectivamente. Además, de los 6 profesionales de salud mental colaboradores, el 83% está totalmente de acuerdo en que la herramienta es útil, y el 75% la encuentra fácil de usar en las sesiones de enseñanza socioemocional.