Conceptualización del diagnóstico del Dengue desde una perspectiva de la ingeniería y las nuevas tecnologías

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.01

Palabras clave:

Aprendizaje automático, Big data, Inteligencia Artificial, Dengue

Resumen

Introducción: El dengue es una enfermedad tropical transmitida por mosquito que según reportes de la Organización Mundial de la Salud (OMS) deja unos 390 millones de personas infectadas cada año, es una de las enfermedades que más afecta la salud de la población y la economía a nivel mundial. En consecuencia, Se ha realizado muchos esfuerzos desde diferentes áreas del saber por hacer frente a esta enfermedad.

Objetivo: El objetivo de este artículo es presentar una conceptualización de la enfermedad del dengue desde una perspectiva de la ingeniería, caracterizando su comportamiento en las personas y como las principales tecnologías están realizando investigaciones para la predicción temprana.

Método: Para su desarrollo se consultaron bases de datos especializadas como SCOPUS, WOS, IEEE, PUBMED. De igual forma, se hizo una revisión  de como las  tecnologías de la información y comunicación TIC y de las ciencias computacionales están adelantando investigaciones para la predicción temprana del dengue.

Resultado: Como resultado se obtuvo que las principales tecnologías son el Machine Learning, el Big Data y la Inteligencia artificial con el desarrollo de modelos capaces de predecir la enfermedad de manera temprana. Existen muchas técnicas específicas que se utilizan, sin embargo, no se abordan en este artículo, solo se presenta la conceptualización de las tecnologías principales.

Conclusiones: Se logra concluir que existen esfuerzos desde el área de la ingeniería en realizar investigaciones asociadas a la predicción del dengue para hacer frente al impacto que está generando la enfermedad.

 

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Publicado

2022-03-03

Cómo citar

Arrubla Hoyos, W. D. J. (2022). Conceptualización del diagnóstico del Dengue desde una perspectiva de la ingeniería y las nuevas tecnologías. Journal of Computer and Electronic Science, Theory and Applications, 3(1), 1–8. https://doi.org/10.17981/cesta.03.01.2022.01

Número

Sección

Artículos