Desarrollo y evaluación de una aplicación Web estandarizada para el almacenamiento e intercambio de Historiales Clínicos Electrónicos (HCEs) en oftalmología: TeleOftalWeb

El objetivo de la presente Tesis es el desarrollo, puesta en marcha y evaluación de la aplicación Web, TeleOftalWeb, en sus cuatro versiones, destinada al almacenamiento e intercambio de Historiales Clínicos Electrónicos (HCEs) y retinografías. Cada una de las versiones está desarrollada con diferentes modelos de bases de datos (BDs): dbXML 2.0 más MySQL 5.0, eXist 1.1.1 más MySQL, Xindice 1.2. más MySQL 5.0 y Oracle 10g. A su vez, se estudiarán los estándares de HCE más relevantes entre ellos: Health Level 7 (HL7) y Digital Imaging Communications in Medicine (DICOM). Los resultados de la investigación han sido publicados en revistas indexadas en el Journal Citation Report (JCR), entre ellas Journal of Medical Systems. Mediante el empleo de TeleOftalWeb por oftalmólogos del Instituto de Oftalmobiología Aplicada (IOBA) de la Universidad de Valladolid se comprueba su correcto funcionamiento con la inserción de más de 1000 HCs y más de 2000 retinografías.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemátic

Real World Data en la Sanidad Española

In recent years, thanks to the progress of electronics and computing, it is possible to process a large volume of clinical data. As a result of this scenario, real world data (RWD) are gaining enormous relevance. RWD are the data, whose origin is the usual clinical practice, used to make medical decisions about drugs or medical practice. This research is aimed to study the current situation of RWD in Spain. To achieve this objective, we have assessed the data sources on which these are fed. We have also analyzed the main publications based on RWD. Our findings are: firstly, both records and databases as well as medical histories have a high level of computerization and have also a great deal of information to be used for research; and secondly, the scientific studies carried out are of a great quality, but society is not aware of the importance RWD have and there is discoordination between the Autonomies and the Government. Keywords: RWD, clinical data, medical decisions, practical decisions, medical historie

Acercando la investigación a alumnos de último curso de ingeniería de telecomunicación

[SPA] En esta comunicación se presenta una nueva metodología de aprendizaje y evaluación orientada a la investigación, llevada a cabo en la asignatura optativa de último curso de Ingeniero de Telecomunicación denominada Complementos de Telemática III. La evaluación de uno de los bloques de la asignatura (Bloque 1: Sistemas de Información en Telemedicina) consiste en la realización de un artículo científico sobre aspectos de telemedicina y e-Salud. Esta actividad se realiza desde hace cuatro cursos académicos y los alumnos muestran mucho interés por la misma. La mayoría de los trabajos reflejan un alto grado de esfuerzo. Criterios como los contenidos técnicos tratados en el trabajo, el formato adecuado del texto y las referencias, así como la visión global del artículo son tenidos en cuenta a la hora de calificar. Los alumnos en un principio encuentran dificultades para buscar artículos de investigación.[ENG] This communication presents a new research-oriented learning methodology and evaluation. The students carry out a scientific paper on the block: Information Systems in Telemedicine in a subject named “Complementos de Telemática III” in the last year of Telecommunication Engineering. This activity is performed in four academic courses and students show much interest in it. Most of the works reflect a high degree of work and researching oriented telemedicine. Technical contents, adequate format and global vision in the paper are considerate for evaluation. Initially the students find difficult to find research articles

Estudio de la Seguridad en Redes de Sensores Corporales aplicadas al Ámbito Sanitario

Nowadays, the technology has become necessary in daily aspects of everyday life, included healthcare and healthy lifestyle. Thus, in the last years has taken place an important development of Body Sensor Networks (BSN) to let a continuous monitoring. Security is becoming increasingly important in all areas related to Information Technology, and becomes even more important when patient’s health is involved. Confiability and privacy are necessary requirements for patients to feel secure with the sensors, but the reliability is necessary too, because if all measured data are lost or damage before reaching their destination, it cannot be made an adequate monitor or make the best diagnosis. The aim of this work is to provide a review of the security for BSN applied to the healthcare, in order to enable the development of applications to improve the patient's diagnosis and treatment with chronic diseases.Keywords: BSN, healthcare,confiability, reliability, chronic diseases

Automated medical diagnosis of COVID-19 through EfficientNet convolutional neural network

La infección por COVID-19 se informó en diciembre de 2019 en Wuhan, China. Este virus afecta críticamente a varios países como Estados Unidos, Brasil, India e Italia. Numerosas unidades de investigación están trabajando al máximo nivel de esfuerzo para desarrollar métodos novedosos para prevenir y controlar este escenario pandémico. El objetivo principal de este trabajo es proponer un sistema de apoyo a la decisión médica mediante la implementación de una red neuronal convolucional (CNN). Esta CNN ha sido desarrollada utilizando la arquitectura EfficientNet. Según el conocimiento de los autores, no existe ningún estudio similar que proponga un método automatizado para el diagnóstico de COVID-19 utilizando EfficientNet. Por lo tanto, la principal contribución es presentar los resultados de una CNN desarrollada utilizando EfficientNet y validación cruzada estratificada de 10 veces. Este artículo presenta dos experimentos principales. En primer lugar, se muestran los resultados de la clasificación binaria utilizando imágenes de pacientes con COVID-19 y pacientes normales. En segundo lugar, se analizan los resultados multiclase utilizando imágenes de pacientes con COVID-19, neumonía y pacientes normales. Los resultados muestran valores de precisión promedio para binario y multiclase de 99,62% y 96,70%, respectivamente. Por un lado, el modelo CNN propuesto utilizando EfficientNet presenta un valor promedio de recuerdo de 99.63% y 96.69% en binario y multiclase, respectivamente. Por otro lado, el 99,64% es el valor de precisión promedio que reporta la clasificación binaria, y el 97,54% se presenta en multiclase. Finalmente, el puntaje F1 promedio para multiclase es 97.11% y se presenta 99.62% para clasificación binaria. En conclusión, la arquitectura propuesta puede proporcionar un sistema de diagnóstico médico automatizado para ayudar a los especialistas de la salud a mejorar la toma de decisiones durante este escenario pandémico

Impact of COVID-19 on the psychological health of university students in Spain and their attitudes toward Mobile mental health solutions

Producción CientíficaAntecedentes: La pandemia originada por el COVID-19 ha tenido un impacto en varios aspectos de la vida, incluida la salud mental de los estudiantes universitarios. Las aplicaciones móviles de atención mental (apps) permiten una forma de atención mental en línea que permite la prestación de atención mental a distancia. Objetivos: Este estudio tuvo como objetivo principal explorar el impacto de COVID-19 en la salud mental de estudiantes universitarios en España y explorar sus actitudes hacia el uso de aplicaciones móviles de atención mental. Metodología: Los encuestados respondieron una encuesta, que constaba de dos secciones. El primero incluía el Cuestionario de Salud General de 12 ítems (GHQ-12) que se empleó para evaluar la salud mental de los estudiantes. La segunda sección incluía seis preguntas desarrolladas por los autores para explorar las actitudes de los estudiantes hacia las aplicaciones de atención mental. Resultados: Los resultados mostraron que los estudiantes padecían ansiedad y depresión, así como disfunción social. Además, el 91,3 % de los estudiantes nunca había usado una aplicación móvil para la salud mental, el 36,3 % desconocía dichas aplicaciones y el 79,2 % estaba dispuesto a usarlas en el futuro. Conclusiones: La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto significativo en la salud psicológica de los estudiantes universitarios. Las aplicaciones móviles de atención mental pueden ser una forma eficaz y eficiente de acceder a la atención mental, especialmente durante una pandemia

Acción tutorial para la mentoría en la iniciación científica

Este artículo presenta tanto una metodología tutorial puesta en práctica como los resultados obtenidos de las acciones de tutoriales durante el desarrollo de un proyecto final de la asignatura Tópicos de Actualización Tecnológica para estudiantes de IV año de Ingeniería Electromecánica en la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de Panamá(UTP). Dichas tutorías se extendieron a un período posterior a la finalización del curso, ya que los resultados de las acciones tutoriales se canalizaron a la presentación de una serie de pósteres y artículos en eventos científicos y tecnológicos presentados por este grupo de estudiantes en coordinación con la docente de la asignatura.Este artículo presenta tanto una metodología tutorial puesta en práctica como los resultados obtenidos de las acciones de tutoriales durante el desarrollo de un proyecto final de la asignatura Tópicos de Actualización Tecnológica para estudiantes de IV año de Ingeniería Electromecánica en la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de Panamá(UTP). Dichas tutorías se extendieron a un período posterior a la finalización del curso, ya que los resultados de las acciones tutoriales se canalizaron a la presentación de una serie de pósteres y artículos en eventos científicos y tecnológicos presentados por este grupo de estudiantes en coordinación con la docente de la asignatura

El poster científico: recurso de la docencia e investigación

En este artículo se presenta los resultados de una experiencia de evaluación de los trabajos finales de la asignatura Tópicos de Actualización Tecnológica impartida a los estudiantes de IV año de la carrera de Ingeniería Electromecánica de la Universidad Tecnológica de Panamá. Dicha experiencia corresponde a la presentación de un póster o afiche científico en grupo de 4 a 5 estudiantes preferiblemente. Esta experiencia se llevó a cabo por un período de tres años consecutivos, siendo estos: 2014, 2015 y 2016. La temática de los pósteres científicos se refiere a los proyectos de diseño y construcción tanto de la Línea 1 como de la línea 2 de la Red de Metro de Panamá.En este artículo se presenta los resultados de una experiencia de evaluación de los trabajos finales de la asignatura Tópicos de Actualización Tecnológica impartida a los estudiantes de IV año de la carrera de Ingeniería Electromecánica de la Universidad Tecnológica de Panamá. Dicha experiencia corresponde a la presentación de un póster o afiche científico en grupo de 4 a 5 estudiantes preferiblemente. Esta experiencia se llevó a cabo por un período de tres años consecutivos, siendo estos: 2014, 2015 y 2016. La temática de los pósteres científicos se refiere a los proyectos de diseño y construcción tanto de la Línea 1 como de la línea 2 de la Red de Metro de Panamá

Automated medical diagnosis of alzheimer´s disease using an Efficient Net convolutional neural network

Producción CientíficaAlzheimer's disease (AD) poses an enormous challenge to modern healthcare. Since 2017, researchers have been using deep learning (DL) models for the early detection of AD using neuroimaging biomarkers. In this paper, we implement the EfficietNet-b0 convolutional neural network (CNN) with a novel approach—"fusion of end-to-end and transfer learning"—to classify different stages of AD. 245 T1W MRI scans of cognitively normal (CN) subjects, 229 scans of AD subjects, and 229 scans of subjects with stable mild cognitive impairment (sMCI) were employed. Each scan was preprocessed using a standard pipeline. The proposed models were trained and evaluated using preprocessed scans. For the sMCI vs. AD classification task we obtained 95.29% accuracy and 95.35% area under the curve (AUC) for model training and 93.10% accuracy and 93.00% AUC for model testing. For the multiclass AD vs. CN vs. sMCI classification task we obtained 85.66% accuracy and 86% AUC for model training and 87.38% accuracy and 88.00% AUC for model testing. Based on our experimental results, we conclude that CNN-based DL models can be used to analyze complicated MRI scan features in clinical settings.Publicación en abierto financiada por el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Castilla y León (BUCLE), con cargo al Programa Operativo 2014ES16RFOP009 FEDER 2014-2020 DE CASTILLA Y LEÓN, Actuación:20007-CL - Apoyo Consorcio BUCL