Pub Date : 2023-03-01DOI: 10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.3
Mauricio Gómez Macedo, Jimena Olveres Montiel, Gibran Fuentes Pineda, Boris Escalante Ramírez, Fernando Arámbula Cosio
La pandemia por la COVID-19 generó una gran cantidad de adelantos computacionales para el área médica, en especial en su modalidad a distancia. Por estas razones, los algoritmos computacionales han tenido una gran incidencia, en especial aquellos que pertenecen al área de inteligencia artificial (IA), siendo un ejemplo representativo las redes neuronales convolucionales (siglas en inglés CNN, Convolutional Neural Networks). Este trabajo muestra el desarrollo de un sistema que apoya al diagnóstico de las enfermedades pulmonares generadas tanto por la COVID-19 como por la neumonía, mediante la implementación de una arquitectura de redes neuronales convolucionales aplicadas a imágenes de rayos X. El algoritmo que se presenta es capaz de distinguir si los pulmones se encuentran sanos o padecen alguna enfermedad como COVID-19 y neumonía.
{"title":"Detección de COVID-19 en radiografías de tórax mediante aprendizaje profundo","authors":"Mauricio Gómez Macedo, Jimena Olveres Montiel, Gibran Fuentes Pineda, Boris Escalante Ramírez, Fernando Arámbula Cosio","doi":"10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.3","DOIUrl":"https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.3","url":null,"abstract":"La pandemia por la COVID-19 generó una gran cantidad de adelantos computacionales para el área médica, en especial en su modalidad a distancia. Por estas razones, los algoritmos computacionales han tenido una gran incidencia, en especial aquellos que pertenecen al área de inteligencia artificial (IA), siendo un ejemplo representativo las redes neuronales convolucionales (siglas en inglés CNN, Convolutional Neural Networks). Este trabajo muestra el desarrollo de un sistema que apoya al diagnóstico de las enfermedades pulmonares generadas tanto por la COVID-19 como por la neumonía, mediante la implementación de una arquitectura de redes neuronales convolucionales aplicadas a imágenes de rayos X. El algoritmo que se presenta es capaz de distinguir si los pulmones se encuentran sanos o padecen alguna enfermedad como COVID-19 y neumonía.","PeriodicalId":495460,"journal":{"name":"TIES Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior","volume":"46 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135532817","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-03-01DOI: 10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.2
Alejandro Salinas Medina, Gabriel Ernesto García Peña, José Luis Gordillo, Romel Calero, Pedro Romero Martínez, Karla Jurado Jiménez, Constantino González Salazar, Christopher Rhodes Stephens
El avance en el espacio y tiempo de la COVID-19, en México y en el mundo, es difícil de predecir debido a un amplio espectro de factores; desde los biológicos a los asociados con la toma de decisiones en múltiples niveles, desde el personal hasta el gubernamental. Una forma de entender este fenómeno es analizando una gran cantidad de datos que describen condiciones y factores de la sociedad y sus interacciones. Si bien estos datos son públicos, y de fácil acceso, ¿qué puede hacer una persona con ellos? Para convertir los datos en una herramienta de interés público y de toma de decisiones podemos integrarlos a una plataforma que facilite construir y/o consultar modelos que extraigan la información pertinente de los datos disponibles. Este es el objetivo de EpI-PUMA: poner a disposición del público en general una plataforma pública de Servicio (“Platform-as-a-Service” - PaaS) que integra datos de diversa índole, y genera modelos adaptativos de aprendizaje de máquina, que facilitan el estudio y predicción del comportamiento de fenómenos epidemiológicos. Con el estudio de la pandemia de COVID-19 se sientan las bases de EpI-PUMA como PaaS orientado a la inteligencia epidemiológica.
{"title":"EpI-PUMA: Plataforma Universitaria de Inteligencia Epidemiológica de SARS-CoV-2, Versión 1.0","authors":"Alejandro Salinas Medina, Gabriel Ernesto García Peña, José Luis Gordillo, Romel Calero, Pedro Romero Martínez, Karla Jurado Jiménez, Constantino González Salazar, Christopher Rhodes Stephens","doi":"10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.2","DOIUrl":"https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.2","url":null,"abstract":"El avance en el espacio y tiempo de la COVID-19, en México y en el mundo, es difícil de predecir debido a un amplio espectro de factores; desde los biológicos a los asociados con la toma de decisiones en múltiples niveles, desde el personal hasta el gubernamental. Una forma de entender este fenómeno es analizando una gran cantidad de datos que describen condiciones y factores de la sociedad y sus interacciones. Si bien estos datos son públicos, y de fácil acceso, ¿qué puede hacer una persona con ellos? Para convertir los datos en una herramienta de interés público y de toma de decisiones podemos integrarlos a una plataforma que facilite construir y/o consultar modelos que extraigan la información pertinente de los datos disponibles. Este es el objetivo de EpI-PUMA: poner a disposición del público en general una plataforma pública de Servicio (“Platform-as-a-Service” - PaaS) que integra datos de diversa índole, y genera modelos adaptativos de aprendizaje de máquina, que facilitan el estudio y predicción del comportamiento de fenómenos epidemiológicos. Con el estudio de la pandemia de COVID-19 se sientan las bases de EpI-PUMA como PaaS orientado a la inteligencia epidemiológica.","PeriodicalId":495460,"journal":{"name":"TIES Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior","volume":"29 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135533041","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-03-01DOI: 10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.1
Everardo Bárcenas Patiño, Agustín Daniel Ambrosio-Aguilar, Guillermo Molero-Castillo, Rocío Aldeco-Pérez
El amplio incremento en el uso de redes sociales, también conocidas como medios sociales, ha detonado estudios de la información publicados a través de las redes sociales con respecto a diversos dominios: elecciones para cargos públicos, desastres naturales, guerras, estados de salud, por mencionar algunos. En este artículo se describe el estado del arte sobre el análisis de redes sociales. Así mismo, se propone un estudio para la identificación de patrones de ubicación de publicaciones en redes sociales con respecto al nivel de contagios COVID-19 en determinadas zonas de la Ciudad de México. Estos patrones pueden ser de utilidad para los actores políticos, sanitarios y/o gubernamentales con la finalidad de tomar medidas de prevención y/o emergencia sanitaria.
{"title":"Análisis de redes sociales en torno a la emergencia sanitaria de COVID-19","authors":"Everardo Bárcenas Patiño, Agustín Daniel Ambrosio-Aguilar, Guillermo Molero-Castillo, Rocío Aldeco-Pérez","doi":"10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.1","DOIUrl":"https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.1","url":null,"abstract":"El amplio incremento en el uso de redes sociales, también conocidas como medios sociales, ha detonado estudios de la información publicados a través de las redes sociales con respecto a diversos dominios: elecciones para cargos públicos, desastres naturales, guerras, estados de salud, por mencionar algunos. En este artículo se describe el estado del arte sobre el análisis de redes sociales. Así mismo, se propone un estudio para la identificación de patrones de ubicación de publicaciones en redes sociales con respecto al nivel de contagios COVID-19 en determinadas zonas de la Ciudad de México. Estos patrones pueden ser de utilidad para los actores políticos, sanitarios y/o gubernamentales con la finalidad de tomar medidas de prevención y/o emergencia sanitaria.","PeriodicalId":495460,"journal":{"name":"TIES Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135532815","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
El propósito de este artículo es comunicar la experiencia de enseñanza aprendizaje apoyada por el uso de plataformas de pizarrones virtuales como “Miro”. Estas herramientas que denominamos convergentes, ayudaron a mejorar el trabajo colaborativo y facilitaron la co-creación de un grupo de estudiantes de educación superior en el periodo de clases en modalidad remota durante la pandemia por la COVID-19. No se puede negar, que el confinamiento y la distancia social aceleraron los procesos digitales de varios sectores de la población, en este caso, la atención se centra en las nuevas plataformas de pizarrones virtuales como facilitadores de procesos colaborativos remotos, en el contexto de educación superior. Se describen algunas experiencias docentes puntuales, que junto con las herramientas del lenguaje visual lograron orquestar un mejor entendimiento y promover el trabajo colectivo de los estudiantes.
{"title":"Mutaciones duraderas para la educación superior. Los pizarrones virtuales y su rol en la colaboración remota durante la pandemia","authors":"Nora A. Morales Zaragoza, Ivonne Alejandra Ramírez Ramírez, Luz Margarita Torres Cervantes","doi":"10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.4","DOIUrl":"https://doi.org/10.22201/dgtic.26832968e.2023.7.4","url":null,"abstract":"El propósito de este artículo es comunicar la experiencia de enseñanza aprendizaje apoyada por el uso de plataformas de pizarrones virtuales como “Miro”. Estas herramientas que denominamos convergentes, ayudaron a mejorar el trabajo colaborativo y facilitaron la co-creación de un grupo de estudiantes de educación superior en el periodo de clases en modalidad remota durante la pandemia por la COVID-19. No se puede negar, que el confinamiento y la distancia social aceleraron los procesos digitales de varios sectores de la población, en este caso, la atención se centra en las nuevas plataformas de pizarrones virtuales como facilitadores de procesos colaborativos remotos, en el contexto de educación superior. Se describen algunas experiencias docentes puntuales, que junto con las herramientas del lenguaje visual lograron orquestar un mejor entendimiento y promover el trabajo colectivo de los estudiantes.","PeriodicalId":495460,"journal":{"name":"TIES Revista de Tecnología e Innovación en Educación Superior","volume":"4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135532816","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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