LABORATORIO PARA LA DETECCIÓN DE ENFERMEDADES INFECCIOSAS, APOYADO CON HERRAMIENTAS DE MACHINE LEARNING – MLABNARIÑO

Autores/as

  • Sixto Enrique Campaña Bastidas Universidad Nacional Abierta y a Distancia
  • Ana Isabel Vallejo Narváez Hospital Universitario Departamental de Nariño
  • Lessly Gheraldy Munares Mera Hospital Universitario Departamental de Nariño

DOI:

https://doi.org/10.26507/ponencia.1744

Resumen

El año 2020 pasará a la historia por el brote del coronavirus denominado SARS-Cov-2 o COVID-19, que generó una pandemia sin precedentes en el siglo XXI, evidenciando lo frágiles que pueden ser las personas ante este tipo de situaciones, originando la declaración de la misma como emergencia social o calamidad pública en todo el mundo, sin aún en este año 2021 controlarla completamente. Lo anterior ha alertado la comunidad científica mundial, para que la misma se encuentre expectante y en vigilia permanente ante la posibilidad de nuevos virus y situaciones similares que amenacen a la humanidad, con el fin de aunar esfuerzos para proponer soluciones que coadyuven a mitigar estos riesgos; para que nuevos virus como COVID-19 no se conviertan en pandemias y pongan en jaque al mundo.

 

El proyecto Laboratorio MlabNariño, es una iniciativa alineada con la necesidad proponer soluciones para mitigar los riesgos que virus como COVID-19 puedan ocasionar, compuesta de tres fases: la primera para mejorar la infraestructura del laboratorio clínico del Hospital Universitario Departamental de Nariño (HUDN) para la toma y procesamiento de muestras en la detección de agentes biológicos de alto riesgo para la salud humana; la segunda, relaciona el fortalecimiento en la prestación de servicios científicos y tecnológicos para el procesamiento de pruebas RT-PCR en el diagnóstico temprano de eventos de interés en salud pública; y la tercera, busca fortalecer el programa de vigilancia y monitoreo para el reporte de información y control sobre eventos relacionados con enfermedades infecciosas, utilizando para ello herramientas digitales apoyadas en la Inteligencia artificial, específicamente mediante el uso de modelos de Machine Learning para el análisis de datos.

 

El objetivo de MlabNariño, ha sido mejorar las capacidades de CTeI en el departamento de Nariño, para atender problemáticas asociadas con agentes biológicos de alto riesgo para las personas, fortaleciendo el laboratorio del HUDN y haciendo uso de herramientas informáticas de la Inteligencia artificial en el diseño y aplicación de modelos de IA para el análisis y reporte de datos. Por otra parte, el proyecto se clasifica como un estudio cuantitativo, correlacional de tipo longitudinal, debido a que relaciona elementos estadísticos; mide fenómenos ocurridos por agentes infecciosos; analiza la causa efecto de las situaciones presentadas; y trabaja en el análisis de la situación propuesta desde diferentes tópicos, teniendo en cuenta los elementos que la componen para explicar las causas asociadas y las consecuencias generadas. Lo anterior, cuantificando las relaciones entre las variables que hacen parte de los fenómenos identificados, con el fin de predecir posibles situaciones complejas asociadas con los agentes infecciosos y su comportamiento en la población Nariñense.

 

Las pandemias son el nuevo temor de las personas, muchos científicos predicen que a futuro serán uno de los tantos problemas con los cuales tienen que luchar las personas, COVID-19, es la primera de esta generación, no se conoce cuantas aparecerán, pero es importante estar preparados y alistarse con herramientas clínicas y tecnológicas que permitan mitigar los riesgos y si es posible adelantarse a la próxima situación crítica que viva la humanidad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Sixto Enrique Campaña Bastidas, Universidad Nacional Abierta y a Distancia

Docente Asociado - Investigador UNAD Colombia

Doctor en Ingeniería - área Telecomunicaciones

Magister en Software Libre

Especialista en redes y servicios telemáticos

Ingeniero de Sistemas

Instructor CCNA CISCO

Ana Isabel Vallejo Narváez, Hospital Universitario Departamental de Nariño

Grupo: Hosdenar – HUDN
Epidemiologa
Coinvestigadora Proyecto

Lessly Gheraldy Munares Mera, Hospital Universitario Departamental de Nariño

Enfermera Jefe

Coordinación cerco epidemiológico HUDN

Proyecto MlabNariño

Citas

Expósito Gallardo, M. D. C., & Ávila Ávila, R. (2008). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Medicina: perspectivas y problemas. Acimed, 17(5), 0-0.

Raurell-Torredà, M., Martínez-Estalella, G., Frade-Mera, M. J., Rodríguez-Rey, L. C., & de San Pío, E. R. (2020). Reflexiones derivadas de la pandemia COVID-19. Enfermería Intensiva, 31(2), 90-93.

Descargas

Publicado

07-09-2021

Cómo citar

[1]
S. E. Campaña Bastidas, A. I. Vallejo Narváez, y L. G. Munares Mera, «LABORATORIO PARA LA DETECCIÓN DE ENFERMEDADES INFECCIOSAS, APOYADO CON HERRAMIENTAS DE MACHINE LEARNING – MLABNARIÑO», EIEI ACOFI, sep. 2021.
Estadísticas de artículo
Vistas de resúmenes
Vistas de PDF
Descargas de PDF
Vistas de HTML
Otras vistas
QR Code
Crossref Cited-by logo