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

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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

Referencias bibliográficas

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.

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Publicado

2021-09-07

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.