A Platform for Inpatient Safety Management Based on IoT Technology

There is a need to integrate advancements in biomedical, information, and communication technologies with care processes within the framework of the inpatient safety program to support effective risk management of adverse events occurring in the hospital environment and to improve inpatient safety. In this respect, this work presents the development of a software platform using the Scrum methodology and the integrated technology of the Internet of Things for monitoring and managing inpatient safety. A modular solution is developed under a hexagonal architecture, using PHP as the backend language through the Laravel framework. A MySQL database was used for the data layer, and Vue.js was used for the user interface. This work implemented an RFID-based nurse call system using Internet of Things (IoT) concepts. The system enables nurses to respond to each inpatient within a given time limit and without the inpatient or a family member having to approach the nursing station. The system also provides reports and indicators that help evaluate the quality of inpatient care and helps to take measures to improve inpatient safety during care. In addition, diet management is integrated to reduce the occurrence of adverse events. A LoRa and Wi-Fi-based IoT network was implemented using a LoRa transceiver and the ESP32 MCU, chosen for its low power consumption, low cost, and wide availability. Bidirectional communication between hardware and software is handled through an MQTT Broker. The system integrates temperature and humidity sensors and smoke sensors, among others.Colombian Ministry of Science, Technology and Innovation Francisco Jose de Caldas National Financing Fund for science, technology and innovation 80740-233-2020AUIP (Iberoamerican University Association for Postgraduate Studies

Aprendizaje colaborativo, ayer y hoy

Desde hace un tiempo, en el ámbito educativo de Argentina y en la provincia de Córdoba, se vienen realizando replanteos en las prácticas y en los modos de atender a la heterogeneidad y la diversidad. Se pensó y se llevó adelante un Plan Nacional de Formación Permanente (PNFP) que ingresó a todas las escuelas. En ese trayecto, se fue realizando un proceso de cambios en la cultura institucional que llevaron a ubicar a los estudiantes en el centro desde las decisiones en torno a las prioridades pedagógicas, capacidades fundamentales y una mirada en que todos son capaces, todos pueden aprender. Y en ese contexto, surge como una capacidad fundamental el Trabajo en colaboración para relacionarse e interactuar. Este trabajo comienza con un recorrido por los inicios del concepto y la vinculación con la teoría social para enmarcarlo teóricamente. Quiere ser una recopilación antológica básica que sustente el marco teórico para diagramar en el futuro, propuestas de capacitación que beneficien el aprendizaje desde la perspectiva colaborativa no sólo en el contexto educativo.Fil: Arrieta, María Eugenia. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Educación; Argentin

Predicción temprana de morbilidad materna extrema usando aprendizaje automático /

La Morbilidad Materna Extrema (MME) es un problema de salud pública en el mundo. Ocurre durante el embarazo, parto, o puerperio, esta condición pone en riesgo la vida de la mujer y del bebé. Esta condición es muy difícil de detectar en una etapa temprana. En respuesta a lo anterior, este trabajo propone la utilización de técnicas de Aprendizaje Automático, que se consideran más relevantes en un entorno biomédico, usando el aprendizaje para predecir el nivel de riesgo de morbilidad materna extrema en pacientes durante el embarazo. La población estudiada corresponde a las mujeres que embarazadas reciben atención prenatal y conclusión de su embarazo en la E.S.E Clínica de Maternidad Rafael Calvo (CMRC) en Cartagena, Colombia. Para la construcción de esta herramienta inicialmente se recolectó la información más importante de las gestantes de control prenatal a través de formularios. Con esta información se creó una base de datos para el proyecto que incluyó datos de 2015 y 2016. Debido a la cantidad de variables del estudio se decide hacer un proceso de filtrado de variables al conjunto de entrenamiento que corresponde al 80 % de la muestra, quedando solo con las variables que contribuyan sensiblemente al buen desempeño del clasificador. La técnica de filtrado utilizada es selección de características que determinan la correlación entre atributos y la variable que se desea predecir. La herramienta fue construida usando varias técnicas de aprendizaje automático como son la regresión logística, regresión logística polinomial y máquinas de soporte vectorial.Incluye referencias bibliográfica

Implementación de una Arquitectura Tecnológica Basada en Computación en la Nube para el Desarrollo de la Aplicación Web “Gestor Urbano” para Apoyar la Oficina Legal de la Universidad del Sinú

This research project highlights the importance of Cloud Computing as one of the most important technologies of Industry 4.0, and a key element to achieve the digital transformation promoted by the Colombian government, since it allows to support and deploy other technologies and applications that manage the information of the operations of an organization and that are available from any electronic device with internet connection. Accordingly, it is the interest of this research project to conduct a study of the basic theoretical foundations of this technology, services, models that offer Cloud Computing and the services offered by Cloud Computing. Initially we inquired about the theoretical foundations, characteristics, services, advantages and disadvantages, service providers, which allowed us to identify the different alternatives of implementation and configuration of the web application Gestor Urbano developed for the Legal Office of the Law School of the Universidad del Sinú Seccional Cartagena.Este proyecto de investigación resalta la importancia de Cloud Computing (computación en la Nube) como una de las tecnologías más importantes de la industria 4.0, y un elemento clave para lograr la transformación digital promovida por el gobierno colombiano, ya que permite soportar y desplegar a las otras tecnologías y aplicaciones que gestionan la información de las operaciones de una organización y que están disponibles desde cualquier dispositivo electrónico con conexión a internet. En correspondencia, es el interés de este proyecto de investigación realizar un estudio de los fundamentos teóricos básicos de esta tecnología, los servicios, los modelos que ofrecen la computación en la Nube y los servicios que ofrece la Computación en la Nube. Inicialmente se indagó sobre los fundamentos teóricos, características, servicios, ventajas y desventajas, proveedores de servicios, lo cual permitió identificar las diferentes alternativas de implementación y configuración de la aplicación web Gestor Urbano desarrollada para el Consultorio Jurídico de la escuela de Derecho de la Universidad del Sinú Seccional Cartagena

Benchmarking sobre manufactura esbelta (lean manufacturing) en el sector de la confección en la ciudad de Medellín Colombia

This document shows the results of a benchmarking study among different firms from the clothing industry that seeks to evaluate their degree of implementation in Lean Manufacturing during their respective productive processes. The study mainly targets firms that produce blue jeans, cotton shirts and t-shirts. Indeed, this industrial sector in the city of Medellin is highly developed and one of the most dynamic, thus the interest to perform an evaluation in this area. To achieve the benchmarking, a questionnaire was designed and applied to the different firms that were visited. The most significant result obtained was that Lean Manufacturing techniques were not prevalent within the general public. Only those companies with years in the business, exporters or foreign trademarks licensees, were knowledgeable of their application and development.En este documento se presentan los resultados de un benchmarking entre diferentes empresas del sector de la confección en el que se busca evaluar el grado de implementación de la Manufactura Esbelta (Lean Manufacturing) en sus respectivos procesos productivos. Específicamente se trabaja con empresas que fabrican blue jeans camisas tipo polo y camisetas t-shirts. En efecto este sector industrial en la ciudad de Medellín está muy desarrollado y es uno de los más dinámicos de la industria por lo tanto es de mucho interés su evaluación. Para el desarrollo del benchmarking se construyó un cuestionario y se aplicó en las diferentes empresas entrevistadas. El resultado más significativo que se halló es que la implementación de las técnicas de Manufactura Esbelta no se encuentra muy difundida entre las compañías del sector y solamente las que tienen trayectoria de trabajo como empresas exportadoras o licenciatarias de marcas internacionales son las más avanzadas en su aplicación y desarrollo

Method based on data mining techniques for breast cancer recurrence analysis

Cancer is a constantly evolving disease, which affects a large number of people worldwide. Great efforts have been made at the research level for the development of tools based on data mining techniques that allow to detect or prevent breast cancer. The large volumes of data play a fundamental role according to the literature consulted, a great variety of dataset oriented to the analysis of the disease has been generated, in this research the Breast Cancer dataset was used, the purpose of the proposed research is to submit comparison of the J48 and randomforest, NaiveBayes and NaiveBayes Simple, SMO Poli-kernel and SMO RBF-Kernel classification algorithms, integrated with the Simple K-Means cluster algorithm for the generation of a model that allows the successful classification of patients who are or Non-recurring breast cancer after having previously undergone surgery for the treatment of said disease, finally the methods that obtained the best levels were SMO Poly-Kernel + Simple K-Means 98.5% of Precision, 98.5% recall, 98.5% TPRATE and 0.2% FPRATE. The results obtained suggest the possibility of using intelligent computational tools based on data mining methods for the detection of breast cancer recurrence in patients who had previously undergone surgery

Genetic study of neurexin and neuroligin genes in Alzheimer's disease

The interaction between neurexins and neuroligins promotes the formation of functional synaptic structures. Recently, it has been reported that neurexins and neuroligins are proteolytically processed by presenilins at synapses. Based on this interaction and the role of presenilins in familial Alzheimer's disease (AD), we hypothesized that dysfunction of the neuroligin-neurexin pathway might be associated with AD. To explore this hypothesis, we carried out a meta-analysis of five genome-wide association studies (GWAS) comprising 1, 256 SNPs in the NRXN1, NRXN2, NRXN3, and NLGN1 genes (3,009 cases and 3,006 control individuals). We identified a marker in the NRXN3 gene (rs17757879) that showed a consistent protective effect in all GWAS, however, the statistical significance obtained did not resist multiple testing corrections (OR = 0.851, p = 0.002). Nonetheless, gender analysis revealed that this effect was restricted to males. A combined meta-analysis of the former five GWAS together with a replication Spanish sample consisting of 1,785 cases and 1,634 controls confirmed this observation (rs17757879, OR = 0.742, 95% CI = 0.632-0.872, p = 0.00028, final meta-analysis). We conclude that NRXN3 might have a role in susceptibility to AD in males.Peer Reviewe

Neurexin and neuroligin genes in Alzheimer's disease

Póster presentado en la 11th International Conference on Alzheimer's & Parkinson's Diseases, celebrada en Florencia del 6 al 10 de marzo de 2013.-- Alzheimers Disease Neuroimaging Inititive[Objectives] The interaction between neurexins and neuroligins promotes the formation of functional synaptic structures. Recently, it has been reported that neurexins and neuroligins are proteolytically processed by presenilins at synapses. Based on this interaction and the role of presenilins in familial Alzheimer's disease (AD), we hypothesized that dysfunction of the neuroligin-neurexin pathway might be associated with AD.[Methods] To explore this hypothesis we carried out a meta-analysis of five genome-wide association studies (GWAS) comprising 1256 SNPs in the NRXN1, NRXN2, NRXN3 and NLGN1 genes (3009 cases and 3006 control individuals) using PLINK software.[Results] We identified a marker in the NRXN3 gene (rs17757879) that showed a consistent protective effect in all GWAS, however the statistical significance obtained did not resist multiple testing corrections (OR=0.851, p=0.002). Nonetheless, gender analysis revealed that this effect was restricted to males. A replication study with SNP rs17757879 in a Spanish population (1785 cases and 1634 controls) confirmed this observation (OR=0.752, C.I.=0.570-0.991, p=0.042).[Conclusions] We conclude that NRXN3 might have a role in susceptibility to AD in males (rs17757879, OR=0.742, 95% C.I.=0.632-0.872, p=0.00028, final meta-analysis).Peer Reviewe

Detección de Melanoma en Imágenes de Lesiones Cutáneas usando Visión por Computadora y Aprendizaje Profundo

Introduction: The problem to be addressed in this work is the detection of melanoma, which is one of the different skin cancers that exist, which has a high mortality rate. Objective: This document presents a research project in Artificial Intelligence whose objective is the detection of melanoma through image analysis using Deep learning. Method: Initially, morphological operations are applied to the image to leave only the object of interest. This image is then fed into a convolutional neural network, which has been trained for melanoma detection. Results:  The proposed convolutional network architecture presents acceptable results in the accuracy metric for the identification of malignant or bening melanoma. However, it is proposed to carry out future experiments that can improve these results. Conclusions: Thanks to Deep Learning techniques with this class of tools, a very powerful and useful system is being offered when it comes to determining the diagnosis of this type of disease.Introducción: La problemática a tratar en este trabajo es la detección de melanoma, el cual es uno de los distintos cánceres de piel que existen, el cual presenta una alta tasa de mortalidad. Objetivo: En este documento se presenta un proyecto de investigación en el área de Inteligencia Artificial cuyo objetivo es la detección de melanoma por medio del análisis de imágenes utilizando Deep learning. Método: Inicialmente se aplican operaciones morfológicas sobre la imagen para dejar solo el objeto de interés. Luego esta imagen se ingresa a una red neuronal convolucional, la cual ha sido entrenada para la detección de melanomas. Resultados: La arquitectura de red convolucional propuesta presenta unos resultados aceptables en la métrica de accuracy para la identificación de melanoma maligno o benigno. Sin embargo, se propone realizar futuros experimentos que puedan mejorar estos resultados. Conclusiones: Gracias a las técnicas de Deep Learning con esta clase de herramientas se está ofreciendo un sistema muy poderoso y útil a la hora de determinar el diagnóstico de este tipo de enfermedades.    &nbsp

On multi-scale asymptotic structure of eigenfunctions in a boundary value problem with concentrated masses near the boundary

We construct two-term asymptotics ?? k = ?m?2(M + ??k + O(?3/2)) of eigenvalues of a mixed boundary-value problem in ? R2 with many heavy (m > 2) concentrated masses near a straight part of the boundary ? . ? is a small positive parameter related to size and periodicity of the masses; k ? N. The main term M > 0 is common for all eigenvalues but the correction terms ?k , which are eigenvalues of a limit problem with the spectral Steklov boundary conditions on , exhibit the effect of asymptotic splitting in the eigenvalue sequence enabling the detection of asymptotic forms of eigenfunctions. The justification scheme implies isolating and purifying singularities of eigenfunctions and leads to a new spectral problem in weighed spaces with a "strongly" singular weight.This research work has been partially supported by Spanish MINECO, MTM2013-44883-P. Also, the research work of the first author has been partially supported by Russian Foundation of Basic research (project 15–01–02175)