OBJETIVOS: Desarrollar y validar un modelo de Machine Learning para predecir el desarrollo de sobrepeso y obesidad infantil en pacientes atendidos por el programa de Control de Crecimiento y Desarrollo (CRED) de centros de atención primaria de la Red Asistencial de Sabogal del Seguro Social de Salud del Perú durante el mes de enero del 2019 a diciembre del 2021. MÉTODOS: Estudio de cohorte retrospectiva de seguimiento desde los 6 meses hasta los 2 años. La población de estudio estará conformada por pacientes sanos menores de 2 años que fueron atendidos por el programa CRED durante el mes de enero del 2019 a diciembre del 2021 en la Red Asistencial Sabogal. Por otro lado, se incluirán variables sociodemográficas, clínicas, comorbilidades y datos de la madre. Se solicitó los datos pertinentes a la Gerencia Central de Tecnologías de Información y Comunicaciones (GCTIC) correspo...

Objetivo: Desarrollar y validar un sistema de monitoreo de parámetros de succión nutritiva no invasivo en recién nacidos del Hospital Nacional Cayetano Heredia. Material y métodos: Estudio descriptivo con desarrollo tecnológico donde se diseñó, manufacturó y validó un sistema de monitoreo de succión para neonatos. Posteriormente, se realizaron tomas de medidas de presión de succión intraoral en 30 recién nacidos a término. A partir de las señales generadas se describieron las características de los patrones encontrados y se definió los parámetros más eficientes para la evaluación cuantitativa de la succión. Resultados: Los principales parámetros clínicos a considerar fueron edad gestacional, peso al nacer y somnolencia. Los parámetros cuantitativos fueron máxima presión de succión, succiones por minuto, ráfagas de succión, entre otros. El sistema desarrollado...

Gran parte de las decisiones que asumimos en las ciencias de la salud, desde la salud pública hasta la práctica asistencial, son respaldadas por información obtenida a partir de datos. En las últimas décadas, las instituciones han buscado aglomerarlos en amplias bases, con el objetivo de generar nuevos conocimientos. Sin embargo, el dato como tal es inútil, puesto que requieren un análisis mediante el uso de algoritmos para obtener resultados. Durante el siglo XXI estos algoritmos han tenido un notable desarrollo, siendo aún más potentes que la estadística clásica.

El objetivo de este trabajo de investigación es diseñar un sistema electrónico y electroneumático basado en visión artificial para la selección y clasificación de barras de chocolate blanco, evaluando atributos de apariencia y forma, como variables de calidad del producto. En este estudio descriptivo se diseñó las piezas del sistema electroneumático, los esquemáticos para el control de la faja transportadora y otros elementos industriales, y el instrumento virtual de visión artificial haciendo uso de la herramienta Vision Assistant de LabView. Posteriormente, se realizaron capturas fotográficas de chocolate blanco puro, así como de chocolate deteriorado por manchas. A partir de las imágenes se realizó el reconocimiento de patrones de color y forma (Color Pattern Matching) para la clasificación de barras contaminadas para un eficiente control de calidad. Se entrenó el cl...