Sistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de covid19 en el departamento de Lambayeque - año 2020

• Autor: Puicon Braco, Jose Daniel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4166
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/4166
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Infecciones por coronavirus; Algoritmos computacionales; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el departamento de Lambayeque día a día aumenta la tasa de mortalidad por coronavirus, esto se debe a que las camas UCI están colapsadas, no se encuentra el suficiente oxígeno para mantener el estado de un paciente covid, algunos negocios quebraron, las familias no tienen los suficientes ingresos para alimentarse o comprar la medicina necesario para protegerse del virus, el mal comportamiento de las personas genera la proliferación del virus, etc. Por tal motivo, se formuló la pregunta de investigación ¿De qué manera se podrá apoyar en la prevención de la propagación de coronavirus en el departamento de Lambayeque en el año 2020?, para lo cual la presente tesis tiene como objetivo desarrollar un sistema cognitivo inteligente para evitar la propagación de coronavirus en el departamento de Lambayeque. En la introducción y Marco teórico, se detalla las características que genera la proliferación del virus. Así, se fundamenta la necesidad de implementar un sistema cognitivo inteligente. En la solución propuesta, se desarrollan varios algoritmos, entre ellos están: validación biométrica, árbol de jerarquización, codificación y decodificación de código QR, lo que permitió tener una mayor seguridad de la información de los usuarios. Además, se verificó la data covid brindada por el centro de salud con los usuarios registrados. Al finalizar el desarrollo de la investigación se propuso validar el sistema cognitivo inteligente con el modelo TAM a los usuarios finales, médicos expertos en covid e ingenieros de sistemas, obteniendo resultados positivos con un porcentaje de utilidad y facilidad percibida de uso mayor al 94%.