Sistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de covid19 en el departamento de Lambayeque - año 2020

dc.contributor.advisorTorres Benavides, Juan Antonio
dc.contributor.authorPuicon Braco, Jose Daniel
dc.coverage.spatialChiclayoes_PE
dc.creatorPuicon Braco, Jose Daniel
dc.date.accessioned2021-12-22T22:39:57Z
dc.date.available2021-12-22T22:39:57Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn el departamento de Lambayeque día a día aumenta la tasa de mortalidad por coronavirus, esto se debe a que las camas UCI están colapsadas, no se encuentra el suficiente oxígeno para mantener el estado de un paciente covid, algunos negocios quebraron, las familias no tienen los suficientes ingresos para alimentarse o comprar la medicina necesario para protegerse del virus, el mal comportamiento de las personas genera la proliferación del virus, etc. Por tal motivo, se formuló la pregunta de investigación ¿De qué manera se podrá apoyar en la prevención de la propagación de coronavirus en el departamento de Lambayeque en el año 2020?, para lo cual la presente tesis tiene como objetivo desarrollar un sistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de coronavirus en el departamento de Lambayeque. En la introducción y Marco teórico, se detalla las características que genera la proliferación del virus. Así, se fundamenta la necesidad de implementar un sistema cognitivo inteligente. En la solución propuesta, se desarrollan varios algoritmos, entre ellos están: validación biométrica, árbol de jerarquización, codificación y decodificación de código QR, lo que permitió tener una mayor seguridad de la información de los usuarios. Además, se verificó la data covid brindada por el centro de salud con los usuarios registrados. Al finalizar el desarrollo de la investigación se propuso validar el sistema cognitivo inteligente con el modelo TAM a los usuarios finales, médicos expertos en covid e ingenieros de sistemas, obteniendo resultados positivos con un porcentaje de utilidad y facilidad percibida de uso mayor al 94%.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.citationJ. D. Puicon, “Sistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de covid19 en el departamento de Lambayeque - año 2020,” Ingeniero, Facultad de Ingeniería, Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, Chiclayo, Perú, 2021. [En línea]. Disponible en:es_PE
dc.identifier.otherRTU003996
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12423/4166
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectInfecciones por coronavirus
dc.subjectAlgoritmos computacionales
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.titleSistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de covid19 en el departamento de Lambayeque - año 2020
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_PE
dc.type.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
renati.advisor.dni41055071
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0133-119X
renati.author.dni75235732
renati.discipline61200793es_PE
renati.jurorBravo Jaico, Jessie Leila
renati.jurorNoblecilla Vinces, William Alfredo
renati.jurorTorres Benavides, Juan Antonio
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Computaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas y Computaciónes_PE
usat.lineaDesarrollo e innovación tecnológica

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