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Title: Plataforma de visualización de datos geoespaciales para la ciudad de Guayaquil que integra datos de salud, tránsito y clima
Authors: Kuffó Rivero, Leonardo Xavier
Larrea Díaz, Leonardo Javier
Carló Unda, María Lorena, Director
Keywords: Mapa de salud
Visualización de datos
Ingeniería de software
Issue Date: 2019
Publisher: ESPOL. FIEC.
Citation: Kuffó Rivero, L.. X., Larrea Díaz, L. J. (2019). Plataforma de visualización de datos geoespaciales para la ciudad de Guayaquil que integra datos de salud, tránsito y clima. [Tesis de grado]. Escuela Superior Politécnica del Litoral.
Abstract: Actualmente, los sistemas de información nos permiten transformar datos de registros médicos de salud en conocimiento de manera rápida y eficaz. Esto puede comprender la detección temprana de brotes de enfermedades y la evolución de cuadros clínicos a través del tiempo. Uno de los usos secundarios más relevantes de los registros médicos es la generación de mapas de salud. Los mapas de salud permiten analizar la incidencia y evolución de patologías dentro de un contexto geográfico tomando en consideración una variedad de factores externos. Sin embargo, en Guayaquil, la segunda ciudad más poblada de Ecuador, un país en vías de desarrollo, no se da uso a los datos de registros médicos más allá del guardado histórico de la información. La falta de una herramienta de este tipo limita la detección de focos de enfermedades e impide el potencial análisis de la interacción de factores externos dados por la geografía de la ciudad con las incidencias de enfermedades en los pacientes. En este trabajo se propone una arquitectura de software y un esquema de almacenamiento de datos robusto, escalable y seguro para lograr el desarrollo de un mapa epidemiológico para la ciudad de Guayaquil. Esto, partiendo de registros de pacientes no geolocalizados de instituciones de salud. Para esto, se dividió Guayaquil en 177 sectores y se desarrolló un método para geolocalizar los pacientes a uno de los sectores de la ciudad. Este método de geolocalización calcula el porcentaje de similaridad entre n-gramas obtenidos a partir de las direcciones de los pacientes y los nombres de los sectores de la ciudad para geolocalizar una dirección dentro de la ciudad. Utilizando este método, se logró geolocalizar un 97.53% de 74,118 direcciones de pacientes con una precisión del 92%. Además, se demostró a través de pruebas de usabilidad conducidas con epidemiólogos, médicos e investigadores en el área de salud que el mapa desarrollado es útil y fácil de utilizar.
URI: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67229
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