Pelacakan Lokasi Pasien berbasis Internet of Things untuk Sistem Pendukung Layanan Kesehatan Ibu dan Anak

Aplikasi berbasis Internet of Things (IoT) di bidang kesehatan memberikan kemudahan dalam melakukan pemantauan terhadap kondisi pasien. Sejumlah perangkat sensor dapat mengukur dan mengirimkan data kondisi pasien beserta lokasinya. Dari data tersebut dokter maupun paramedis kemudian dapat melakukan analisis dalam waktu nyata dari jarak jauh sehingga kondisi pasien dapat selalu terpantau dan pendeteksian dini terhadap kondisi darurat dapat dilakukan. Rekomendasi tindakan terkait kondisi dan lokasi pasien dapat diberikan dengan lebih tepat. Begitu pula dalam kasus pelayanan kesehatan ibu dan anak, adanya informasi lokasi akan memudahkan tidak hanya dokter maupun paramedis dalam penentuan tindakan tapi juga membantu pasien dalam melakukan tindakan secara mandiri jika diperlukan. Dengan demikian pengolahan dan penyajian data lokasi pasien yang baik dalam pelayanan kesehatan ibu dan anak sangat dibutuhkan. Aplikasi Elasticsearch, Logstash, dan Kibana (ELK) merupakan sebuah teknologi yang memiliki performa yang sangat baik dalam mengumpulkan data log dan data lainnya yang berasal dari berbagai sumber secara kontinyu dalam jumlah yang sangat besar dan menampilkannya dalam bentuk grafik dan peta. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat menampilkan hasil pencatatan kondisi dan lokasi dari sejumlah pasien dalam waktu yang nyata menggunakan aplikasi ELK untuk kebutuhan pelayanan kesehatan ibu dan anak

Servicio de clasificación documental multi cliente basado en técnicas de aprendizaje de máquina y Elasticsearch

This paper presents a document classification service that allows multiple client (multi-tenant) document management systems to provide greater confidence and credibility regarding the document types assigned to documents uploaded by users. The research was carried out through the phases of CRISP-DM, where two document representation models were evaluated (bags of words with cumulative n-grams and BERT, which was recently proposed by Google) and five machine learning techniques (multilayer perceptron, random forests, k-nearest neighbors, decision trees, and naïve bayes). The experiments were carried out with data from two organizations, and the best results were obtained by multilayer perceptron, random forests, and k-nearest neighbors, which showed very similar results regarding general accuracy and recall by class. The results are not conclusive with respect to the ability to offer the service to multiple clients with a single model, since this also depends on their documents and document types. Therefore, a service is offered which is based on a microservices architecture that allows each organization to create its own model, monitor its performance in production, and update it when performance is not adequate.Este artículo presenta un servicio de clasificación documental que permite a los sistemas de gestión documental de múltiples clientes brindar una mayor confianza y credibilidad sobre los tipos documentales asignados a los documentos que cargan los usuarios. La investigación fue realizada a través de las fases de CRISP-DM en las que se evaluaron dos modelos de representación de documentos, bolsas de palabras con n-gramas acumulativos y BERT (propuesto recientemente por Google), y cinco técnicas de aprendizaje de máquina, perceptrón multicapa, bosques aleatorios, k vecinos más cercanos, árboles de decisión y un clasificador bayesiano ingenuo. Los experimentos se realizaron con datos de dos organizaciones y los mejores resultados fueron los obtenidos por el perceptrón multicapa, los bosques aleatorios y los k vecinos más cercanos, con resultados muy similares de exactitud general y recuerdo por clase para los tres algoritmos. Los resultados no son concluyentes para ofertar el servicio a múltiples clientes con un solo modelo, ya que esto depende de los documentos y tipos documentales de cada uno de ellos. Por lo anterior, se ofrece un servicio basado en una arquitectura de microservicios que permite a cada organización la creación de su propio modelo, el monitoreo de su rendimiento en producción y su actualización cuando el rendimiento no sea adecuado