Automatización y Robótica

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https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/293

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Browsing Automatización y Robótica by Subject "aprendizaje de máquina"
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    Depuración de Bases de Datos de Segunda Sección del Boletín Oficial de la República Argentina Mediante Aprendizaje de Máquina
    (UNNOBA, 2023-4) Balich, Néstor Adrián ; Balich, Franco Adrian ; Fraga, Hugo
    El Boletín Oficial de la República Argentina es una fuente importante de información para empresas, instituciones y particulares, pero la gran cantidad de información publicada diariamente hace que la depuración de bases de datos sea un proceso complejo y costoso. Se hipotetiza que el uso de un modelo de inteligencia artificial basado en aprendizaje de maquina (ML) puede aprender a clasificar y catalogar los avisos comerciales de manera eficiente y autónoma. La aplicación de técnicas de ML en la clasificación de textos ha evolucionado significativamente, especialmente en el uso de modelos de aprendizaje profundo en áreas como la identificación de noticias falsas y la detección de spam. También se han realizado estudios sobre el uso de técnicas de ML en la identificación y corrección de errores en bases de datos, incluyendo la corrección de errores en imágenes médicas y la identificación de avisos comerciales ilegales en la web. Se propone el desarrollo de un modelo de aprendizaje de máquina para la clasificación y catalogación de los avisos comerciales de la segunda sección del Boletín Oficial de la República Argentina, lo que podría representar un avance significativo en la depuración de bases de datos en este ámbito.
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    Plataforma de telemonitoreo IoT basada en algoritmos de detección de patologías cardíacas
    (Sociedad Argentina de Informática (SADIO), 2023-10-19) Liberczuk, Sergio Javier ; Bonomini, Maria Paula ; Mateos, Cristian ; Hirsch, Matias ; Vecino Schandy, Lorenza ; Barrera, Pedro ; Grana, Lucas
    El telemonitoreo permite obtener información de rutina de la condición del paciente con el fin de seguimiento remoto. Las plataformas de monitoreo implementan via sistemas de software mecanismos que monitorean a distancia alteraciones en los signos vitales, lo que permite detectar las descompensaciones en etapas incipientes y facilitar su tratamiento. Desde VirtualSense S.A. y con investigadores CONICET del IAM e ISISTAN se está desarrollando la primer y única plataforma de telemonitoreo integral que combina IoT e IA del país. La plataforma permite que pacientes con diferentes patologías crónicas -actualmente insuficiencia cardíaca- reciban una atención adecuada desde el hogar. El proyecto comprende tres objetivos técnicos: a) desarrollar una aplicación móvil que controla dispositivos de medición, incluido un ECG, b) producir algoritmos de procesamiento de señales biomédicas y en particular detección de fibrilación auricular, y c) generar un sistema de recomendación que automatiza la dosificación de medicamentos basado en reglas aportadas por expertos en cardiología. En este artículo, se reportan resultados preliminares del proyecto, con foco en describir el diseño y la evaluación de los algoritmos de detección de insuficiencias cardíacas, que han alcanzado alentadores resultados en términos de las Exactitud, Precisión, Especificidad y Sensibilidad.