ANÁLISIS SOBRE EL PAPEL DE LA COMPUTACIÓN CUÁNTICA Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN EL AVANCE DE LOS SISTEMAS DE PREDICCIÓN MÉDICA PARA CONTRIBUCIÓN AL HOSPITAL GENERAL MONTE SINAÍ
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Date
2023-10-04
Authors
GAMBOA ALVAREZ DENILSON ELIAN
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Abstract
El presente proyecto de titulación tiene como objetivo general analizar el papel de la computación cuántica y el aprendizaje automático en el avance de los sistemas de predicción médica para contribución al Hospital General de Monte Sinaí, tomando como recursos tecnológicos avanzados también la biología computacional y el alineamiento intensivo de datos con resultados basados en imágenes 3D para la detección temprana de enfermedades crónicas y tener un tratamiento eficaz en el desenvolvimiento de la misma enlazados con la tecnología avanzada de hoy en día.
La metodología a usar en el proyecto es de alcance exploratorio por que se indaga a profundidad mediante investigaciones anteriores sobre el tema de la salud relacionado a las enfermedades crónicas y también a indagar mediante estadísticas y porcentajes cuales son los recursos o métodos empleados en el hospital para dar a conocer que enfermedades poseen sus pacientes, también se usa el alcance descriptivo porque se menciona una problemática en estudio presente en dicho centro médico y a su vez otorgar una solución mediante el análisis de estas tecnologías excepcionales para contribuir en la salud de usuarios que se chequean diariamente dentro del mismo. Se concluye que este sistema avanzado para predecir enfermedades crónicas es de gran utilidad y beneficio para este hospital dado que el mismo no cuenta con mayores recursos tecnológicos y en base a los resultados obtenidos en la encuesta estan totalmente de acuerdo con que en un futuro sea estructurado allí y se nota un alto grado de interés por parte de los encuestados
que son el personal médico.
Palabras claves: computación cuántica, biología computacional, aprendizaje automático, detección de enfermedades crónicas, sistemas de predicción médica.
Description
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), existen alrededor de 40 millones de personas que fallecen a causa de enfermedades crónicas, y que entre los principales
problemas son los relacionados al corazón, ya sea por infartos o problemas cardiovasculares, por problemas de salud que provocan cáncer, problemas respiratorios y diabetes.
Según (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, 2022), “existe una tasa grande de mortalidad por enfermedades crónicas revisadas en su sitio web oficial, dado que registran
4.895 muertes por diabetes, 4.300 por enfermedades cerebrovasculares, 3.800 por influenza y neumonía crónica, y 3409 muertes hipertensivas”.
Según (Oracle Perú, 2022), el aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de sistemas que pueden aprender o
mejorar el rendimiento en función de los datos que utilizan.
El proyecto de titulación se enfrasca en otorgar un análisis sobre una posible solución a una problemática que está inmersa en la ciudad de Guayaquil referente a las enfermedades 2
crónicas y usar la tecnología avanzada basada en la investigación de la computación cuántica, biología computacional y el aprendizaje automático que permita a usuarios que realizan sus consultas en el Hospital General de Monte Sinaí tener un acceso moderno y eficaz para conocer su estado de salud y así evitar mortalidad y enfermedades crónicas en pacientes de escasos recursos.