La presente investigación se llevó a cabo con la finalidad de elaborar y aplicar un modelo de Service Desk para mejorar el proceso de atención de las tecnologías de información que permita contribuir a las universidades de la región Lambayeque. Dicho modelo se basó en marcos de trabajo, metodologías y estándares existentes, la cual surge de la importancia que hoy existe en mejorar el proceso de atención de las TI con procesos estandarizados y un control de incidencias en las áreas de TI de cada una de las universidades, con el fin de enriquecer la calidad del servicio y reducir los tiempos de respuesta a los clientes, mejorando así sus estándares de calidad. Todo esto está soportado en un modelo de Service Desk que permitió ofrecer un mejor soporte a las diferentes acciones y procedimientos de las áreas de TI logrando que el impacto de estas sea mejor y su solución sea e...

Este trabajo analiza la situación actual y presenta una propuesta para mejorar el servicio de atención al cliente por medio de las TI del área del Centro de Sistemas de Información de la Gerencia Regional de Salud Lambayeque. Busca también lograr una alineación del área con la estrategia de la compañía y las necesidades de la misma y así convertirse en un aliado estratégico. Con la implementación de la metodología ITIL aplicada a los procesos de TI podremos mejorar la utilización de recursos, ser más competitivo, reducir tareas repetitivas, eliminar tareas redundantes, mejorar plazos de entrega y tiempo en el desarrollo de un proyecto, mejorar la disponibilidad, confianza y seguridad de los servicios de TI de misión crítica, proporcionar servicios que se adecuen a las necesidades del negocio, del cliente y del usuario, en particular sobre la gestión del mantenimiento pr...

La diabetes es considerada como una enfermedad crítica, y su detección temprana permite mejorar la atención y calidad de vida del paciente. Esta investigación desarrolla una red neuronal convolucional para la detección de la diabetes usando imágenes del fondo de ojo del conjunto de imágenes IDRID. El análisis de rendimiento de la red neuronal convolucional aplica una validación cruzada y se compara con otros modelos utilizados en estudios previos basados en métodos como Random Forest, Extra Trees, SVM y AdaBoost. Nuestro modelo CNN consta de una capa de entrada, tres capas convolucionales, tres capas de agrupación, dos capas completamente conectadas, y una capa de salida con dos neuronas. Los resultados de la evaluación del modelo de red neuronal convolucional con 103 imágenes produjeron un accuracy de 83.50% lo que representa un mejor rendimiento comparado con estudios prev...