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Desarrollo de un módulo para la prevención e identificación de hipertensión mediante técnicas de Aprendizaje Automático e Internet de las Cosas (IoT)

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Poster (359.2Kb)
Date
2022-12-05
Author
Alor-Hernández, Juan Antonio
Alor-Hernández, Giner
Cruz-Ramos, Nancy Aracely
Sánchez-Cervantes, José Luis
Rodríguez-Mazahua, Lisbeth
Metadata
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Abstract
La Hipertensión es un síndrome clínico cuya principal característica es el aumento de la presión arterial sistémica y se considera como la enfermedad crónica más común, así como el factor de riesgo más importante de enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares. Por lo anterior, se hace necesario el desarrollo de mecanismos que permitan reconocer la hipertensión lo antes posible, cuyo principal beneficio sea ayudar a las personas a monitorizaren tiempo real la presión arterial y así prevenir, identificar y controlar los niveles de hipertensión. De esta manera el paciente llevará un tratamiento adecuado y así evitará que se presenten daños irreversibles en el cuerpo humano Recientemente, la convergencia tecnológica en el cuidado de la salud se ha vuelto relevante porque es una alternativa prometedora para el tratamiento de pacientes con enfermedades crónicas. Puntualmente, el Internet de las cosas (IoT) logra esquematizar un panorama de tecnologías, que se enfocan al autocuidado y promoción de los hábitos saludables.
URI
http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/718
Temas
Aprendizaje automático
Hipertension
Wearables
Tipo
Presentation
Collections
  • Posters (MSC) [72]

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