Sistema de información en la web para detección de COVID-19 en radiografías de tórax.
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Fecha
2022
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Editor
Universidad Católica de Cuenca.
Resumen
In the last decade, the increase of the technology has been advanced in a gigantic steps, much of these technologies have been taken in to the medicine world, helping and keeping dangerous diseases like COVID under control. That's why that with the help of the artificial intelligence, we can predict dignostics based in torax x-rays. This research is based on the implementation of a web information system, which connects to an AI prediction server, which analyzes the presence or absence of COVID by sending digitized radiographs.
This system is elavorated under the agile SCRUM framework and is designed in a friendly way so that any user can use it without major complications, also implements security provided by springboot to guarantee confydentiality, integrity and availability in data. The results of the research were satisfactory with a proyection of 85% percent as a total approval of the functionality and the content displayed, while the rest 15% of the users who tested the system had problems, nevertheless, we received the feedback necessary to improve the interface experience.
Descripción
En la última década el crecimiento de la tecnología ha ido avanzando a pasos agigantados, gran parte de estas tecnologías han sido llevadas al ámbito de la medicina ayudando y manteniendo controladas enfermedades potencialmente contagiosas como el COVID, es por esto que con la ayuda de la inteligencia artificial se ha logrado predecir diagnósticos basado en radiografías de tórax. La presente investigación se basa en la implementación de un sistema de información web, que se conecta a un servidor de predicción IA, el mismo que analizara la presencia o ausencia de COVID por medio del envío de radiografías digitalizadas.
Este sistema está elaborado bajo el marco de trabajo ágil SCRUM y está diseñado de forma amigable para que cualquier usuario pueda usarlo sin mayores complicaciones, además implementa seguridades que brinda Springboot para garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos. Los resultados de la investigación fueron satisfactorios con una proyección del 85% como una aprobación total de la funcionalidad y el contenido visualizado, mientras que el 15% restante de los usuarios que testearon el sistema tuvieron complicaciones, sin embargo, recibimos el Feedback necesario para mejorar la experiencia con la interfaz.
Palabras clave
software, IA, Information System, Covid-19
Citación
Clavijo Santacruz, L. y Soria Peña, C. (2022). Sistema de información en la web para detección de covid-19 en radiografías de tórax. [Trabajo de titulación]. Universidad Católica de Cuenca.
