La construcción de conocimiento sobre eSalud en Colombia 2010-2012 : análisis fundamentado en los conceptos de la Organización Mundial de la Salud

Las formas tradicionales como se han entregado los servicios de salud a nivel internacional, hacen que el paciente-usuario del sistema, sea el elemento de una transacción y no el centro de ella. Por tal motivo, se evidencian en el campo social diferentes problemáticas, que aún no se han resuelto en el sector salud a nivel estatal. Desde esfuerzos mundiales, nacen estrategias como telemedicina, telesalud y posteriormente eSalud, para solucionar los problemas de la salud a través de la aplicación de las tecnologías de la información y las telecomunicaciones que posibiliten la sostenibilidad y calidad del sistema. Países como Australia, Canadá, la Unión Europea, trabajan en programas nacionales de eSalud; estas iniciativas se han consolidado debido a la voluntad de los estados y al marco de políticas públicas que han establecido. Otros países como Sudáfrica, Tigres Asiáticos, India, Rumania y algunos países latinoamericanos están en las rutas de progreso hacia la eSalud. Colombia no está aislado de este proceso, con carácter prioritario debe construir una Estrategia Nacional, que establezca lineamientos para el trabajo coordinado en todos los niveles gubernamentales y académicos en este campo. Este trabajo realiza una radiografía inicial de Colombia enfatizando en la construcción de conocimiento científico en eSalud, por tal motivo analiza el papel de las comunidades académicas y grupos de investigación que están participando de estos procesos, referencia las páginas de internet colombianas que presentan contenidos relacionados con servicios o productos en esta área y presenta las publicaciones expertas que trabajan en la vía de la eSalud

Multi-Agent System Approach for Trustworthy Cloud Service Discovery

Accessing the advantages of cloud computing requires that a prospective user has proper access to trustworthy cloud services. It is a strenuous and laborious task to find resources and services in a heterogeneous network such as cloud environment. The cloud computing paradigm being a form of distributed system with a complex collection of computing resources from different domains with different regulatory policies but having a lot of values could enhance the mode of computing. However, a monolithic approach to cloud service discovery cannot help the necessities of cloud environment efficiently. This study put forward a distributive approach for finding sincere cloud services with the use of Multi-Agents System for ensuring intelligent cloud service discovery from trusted providers. Experiments were carried out in the study using CloudAnalyst and the results indicated that extending the frontiers MAS approach into cloud service discovery by way of integrating trust into the process improves the quality of service in respect of response time and scalability. A further comparative analysis of the Multi-Agents System approach for cloud service discovery to monolithic approach showed that Multi-Agents System approach is highly efficient, and highly flexible for trustworthy cloud service discovery

Application of Radio environment map reconstruction techniques to platoon-based cellular V2X communications

Vehicle platoons involve groups of vehicles travelling together at a constant inter-vehicle distance, with different common benefits such as increasing road efficiency and fuel saving. Vehicle platooning requires highly reliable wireless communications to keep the group structure and carry out coordinated maneuvers in a safe manner. Focusing on infrastructure-assisted cellular vehicle to anything (V2X) communications, the amount of control information to be exchanged between each platoon vehicle and the base station is a critical factor affecting the communication latency. This paper exploits the particular structure and characteristics of platooning to decrease the control information exchange necessary for the channel acquisition stage. More precisely, a scheme based on radio environment map (REM) reconstruction is proposed, where geo-localized received power values are available at only a subset of platoon vehicles, while large-scale channel parameters estimates for the rest of platoon members are provided through the application of spatial Ordinary Kriging (OK) interpolation. Distinctive features of the vehicle platooning use case are explored, such as the optimal patterns of vehicles within the platoon with available REM values for improving the quality of the reconstruction, the need for an accurate semivariogram modeling in OK, or the communication cost when establishing a centralized or a distributed architecture for achieving REM reconstruction. The evaluation results show that OK is able to reconstruct the REM in the platoon with acceptable mean squared estimation error, while reducing the control information for REM acquisition in up to 64% in the best-case scenario

Evaluation of the use of a City Center through the use of Bluetooth Sensors Network

In order to achieve the objectives of Smart Cities, public administrations need to take measures to regulate mobility, which undoubtedly requires a high level of information and sensorization. Until the implementation of the connected vehicle takes place, it is still necessary to install sensors to obtain information about mobility. Bluetooth sensors are becoming a useful tool due to the low cost of equipment and installation. The use of Bluetooth sensors in cities, with short distances between sensors, makes it necessary to propose new classification algorithms that allow the trips of pedestrians and vehicles to be differentiated. This article presents the study carried out in the city of Valencia to determine the use of motor vehicles in the historic center and propose a new classification algorithm to distinguish between an onboard Bluetooth device and the same device carried by a pedestrian when it is not possible to use the travel time for the classification due to the short distance between sensors. This causes very similar or even indistinguishable travel times for vehicles and for pedestrians. We also propose an algorithm that allows vehicles to be classified according to what type of trip is made always through the historical center of Valencia, whether it is to make a shorter itinerary through the city or to access the center for any type of business. This algorithm would enable the Origin-Destination matrix of an urban network with short distances between sensors if they are available in all entries and exits. Likewise, the results obtained have allowed to positively evaluate the algorithm defined to distinguish between trips made by a pedestrian or a vehicle in a city, using the MAC address of their mobile devices with very short distances among sensors. The results of this study show that it is possible to use Bluetooth technology, with low cost installations, to evaluate the use of the city by motor vehicles

ANÁLISIS DE VARIABLES E INDICADORES PARA EVALUAR LA INCLUSIÓN DIGITAL

El propósito de este artículo es presentar los resultados de una investigación enfocada en el análisis de variables e indicadores propuestos, en artículos científicos en el periodo de 2004 a 2014, para evaluar la inclusión digital. Para identificar los documentos a analizar se realizó una revisión sistemática de literatura, y para el análisis de variables e indicadores se utilizó la metodología propuesta por González-Zabala y Sánchez-Torres. Los principales resultados fueron la identificación de 59 documentos, incluidos en revistas y eventos científicos, que cumplieron con el criterio de calidad, así como la identificación de 1239 variables indicadores. La clasificación de las variables e indicadores permitieron evidenciar que el 48,7% de estos se enfocan en la evaluación de factores habilitadores de la inclusión digital, el 42% en la participación y uso de e-servicios y el 9,3% en aspectos del entorno. La investigación evidenció que si bien se evalúan aspectos relacionados con la infraestructura y el acceso a tecnologías e información y comunicación (TIC), la evaluación está considerando aspectos como el acceso a servicios básicos, la formación digital, las características del usuario y la promoción de e-servicios. Estos resultados se constituyen en un referente importante para entender cómo se realiza los procesos de evaluación de la e-inclusión y para enriquecer modelos existentes. PALABRAS CLAVES: Análisis, Evaluación, Inclusión digital, Indicadores, Variables

Usability Improvement Through A/B Testing and Refactoring

Usability evaluation is an essential task in web application development. There have been several attempts to integrate user-centered design with agile methods, but it is hard to synchronize their practices. User testing is very valuable to learn from feedback of actual use, but it remains expensive to find and solve usability problems. Furthermore, the high cost of usability evaluation forces small/medium-sized companies to trust the first solution applied, without actually testing the success of the solution or considering a possible regression in usability, as could be highlighted by an iterative testing method. In this article we advocate for a usability improvement cycle oriented by user feedback, and compatible with an agile development process. We propose an iterative method supported by a toolkit that allows usability experts to design user tests, run them remotely, analyze results, and assess alternative solutions to usability problems similarly to A/B testing. Each solution is created by applying client-side web refactorings, i.e., changes to the web pages in the client which are meant to improve usability. The main benefit of our approach is that it reduces the overall cost of user testing and particularly, A/B testing, by applying refactorings to create alternative solutions without modifying the application’s server code. By making it affordable for usability experts to apply the method in parallel with the development cycle, we aim to encourage them to incorporate user feedback and try different ideas to discover the best performing solution in terms of the metrics of interest.Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzad

Telekomunikacja i Techniki Informacyjne, 2011, nr 3-4

kwartalni

Monitorización IoT para la caracterización acústica del paisaje sonoro mediante aprendizaje profundo

El sonido que nos rodea forma lo que denominamos paisaje sonoro o soundscape y ha ido ganando interés con los años al estudiarse su efecto bajo el prisma de diferentes campos de investigación tanto biológicos como físicos, como la medicina, la antropología, la arquitectura o la ecología. El paisaje sonoro es fundamental para el confort, la vida y al fin y al cabo la salud de los habitantes de un entorno, por lo que analizarlo y describirlo de una manera objetiva mediante parámetros cuantificables tiene una gran importancia. Para ello se definen diversos parámetros acústicos que se emplean en función del soundscape que se desee estudiar o del tipo de análisis a realizar. Algunos de estos parámetros suelen ser conocidos como puede ser la Sonoridad (Loudness), que emplearíamos para analizar el nivel de presión sonora del sonido presente en una zona de una ciudad o la Reverberación (Reverberation Time), que emplearíamos para estudiar cuánto tiempo percibimos el sonido en una sala debido a las reflexiones, otros en cambio nos son menos familiares, como el caso de del índice de inteligibilidad del habla (Speech Intelligibility Index o SII), en el caso de querer analizar cómo se perciben las palabras en diferentes zonas de una sala. Dependiendo de las características que se deseen analizar del sonido, existen diversos parámetros como pueden ser además de los mencionados, la Intensidad de Fluctuación o Fluctuation Stregth, la Claridad musical o Clarity 80 o la Rugosidad (Roughness) entre otros. Estos parámetros acústicos, individualmente aportan una información concreta del sonido analizado, pero en conjunto proporcionan una descripción muy amplia del soundscape analizado, por lo que es sumamente interesante la implementación de un sistema capaz de evaluar diversos parámetros acústicos de forma simultánea y obtener en un mismo análisis una descripción lo más completa posible. Al igual que tener un único valor de temperatura para una ciudad al completo, no nos permite saber dónde se ubican las zonas más cálidas y las más frías, a nivel acústico, es esencial monitorizar diferentes zonas para poder realizar un análisis correcto y saber cómo varían los parámetros acústicos en las mismas. Para este cometido nacen las redes inalámbricas de sensores acústicos o Wireless Acoustic Sensors Networks (WASNs), que nos permiten monitorizar diferentes puntos de un soundscape simultáneamente y realizar análisis extensos y complejos de forma sencilla y rápida. Las WASNs están ganando protagonismo cada día en la monitorización de entornos, más todavía si cabe con la mejora de la conectividad de los dispositivos y la irrupción del concepto del Internet de las Cosas o Internet of Things (IoT) en el mundo de los dispositivos móviles y las redes de sensores. En la mayoría de casos las WASNs están formadas por dispositivos de bajo coste y por lo tanto recursos limitados, por lo que la velocidad y eficiencia de cálculo es esencial. Los sistemas IoT pueden estar formados por dispositivos de naturaleza más variada además de los nodos típicos de una WASN, pero en ellos es igual de importante la velocidad de cálculo, permitiendo dedicar tiempo a realizar otras tareas como el almacenamiento de datos en la nube o la implementación de sistemas de representación de los mismos. En muchos casos los nodos que forman la WASN o el sistema IoT están alimentados por baterías, por lo que una vez más la eficiencia y velocidad de cálculo son esenciales. La Inteligencia Artificial (IA) juega un papel fundamental en este punto ya que permite automatizar y simplificar tareas y cálculos complejos. Empleando redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNNs) se puede obtener uno o varios valores a su salida en función de los datos presentes a la entrada de una forma mucho más rápida que mediante el cálculo directo. Embebiendo este tipo de redes neuronales en un sistema IoT, se da lugar al concepto AI-IoT, habilitando dispositivos de recursos limitados para realizar cálculos complejos de una manera sencilla, rápida y con un consumo reducido de energía. En esta Tesis se describe el uso de dos conjuntos de parámetros acústicos, uno para evaluar la molestia psico-acústica en entornos generalmente amplios y otro para evaluar el comportamiento acústico general de una sala y la inteligibilidad del habla en la ella. Debido a la complejidad de los cálculos necesarios se ha hecho uso de redes neuronales convolucionales para acelerar los mismos y poder realizarlos dentro de un nodo de una WASN. Las CNNs se han diseñado de manera que minimicen el error en predicción al máximo manteniendo una elevada velocidad de cálculo. Se han puesto a prueba con diferentes datasets incluyendo señales reales adquiridas con diferentes dispositivos, para verificar el correcto funcionamiento en entornos reales bajo la influencia de cualquier agente externo. Gracias a esto se ha diseñado y desplegado un sistema IoT que hace uso de las redes neuronales diseñadas para la monitorización de los parámetros acústicos de forma precisa, sencilla y rápida. El sistema AI-IoT es capaz de almacenar los datos de forma local o en la nube y de predecir los parámetros a partir de señales de audio sin procesar o RAW mucho más rápido que empleando cálculo directo, por lo que sumado al uso de baterías en los nodos y a la comunicación inalámbrica, permite analizar un soundscape de una forma mucho más sencilla y rápida que ningún sistema empleado hasta ahora