000			03871nam a2200265 4500
001			0000008488
005			20240417101031.0
008			180125s2019 000 0 eng d
040			_aCO-CtgCURN _bspa _ccoctgcurn
082	0		_aTSI 2019 _bT693
100	1		_aTorres Arteaga, Erick Fadel.
245	1	0	_aDesarrollo de un sistema de adquisición de datos biomédicos para telemedicina / _cErick Fadel Torres Arteaga; Alvaro Jose Toro Durango;Director Francisco Fernández Piña; Luis Fernando Murillo Fernández.
260			_aCartagena de Indias : _bCorporación Universitaria Rafael Nuñez, _c2019.
300			_a51 hojas : _bil., tabs.
502			_aTrabajo de Grado. (Tecnologo en Sistemas de Informacion y Software). Corporación Universitaria Rafael Nuñez . Facultad de Ingeniería de Sistemas . Programa de Tecnología en Sistemas de Informacion y Software, 2019.
520			_a"En el transcurso de este documento, se presentar el desarrollo de un sistema de adquisición de datos biomédicos para telemedicina , una vez recogido los datos, los código de la arduino lo interpretamos en código de python que aquí es donde viene el poder de la telemedicina, python es el protagonista de este proyecto usamos la facilidad que tiene este lenguaje para la electrónica que es donde mas se uso a la hora de capturar los datos que emiten los sensores, el uso de inteligencia artificial, la comunicacin que tiene con los servidores cloud y las grande librera de estadstica que tiene dicho lenguaje, una vez teniendo todo conectado y listo para correr estos datos por obligación tiene que guardarse en una base de datos ya que la gracia es que el médico pueda ver los pulso cardiaco, oxígeno de sangre y la temperatura en la cual se encuentre el paciente de forma real y instantánea en este caso usamos MQTT CLOUD, que tiene incluido el protocolo MQTT, la razón por la cual no usamos el famoso protocolo HTTP porque este envía datos de mas y al viajar por el canal estaremos guardando datos innecesario y nos quitar más tiempo a la otra de guardarlo, se us MQTT ya que estaremos enviando datos en tiempo real y necesitamos que el peso de los datos sean exacto para mayor velocidad en los canales de la nube, al momento que el paciente se conecte todo los sensores los datos se estarán enviando en tiempo real a la nube y la nube estar mostrando los datos de forma inmediata apena que detecte que le llegó un dato mostrar los datos enseguida y aquí entra las libreras estadística de python una vez que el servidor guarde los datos python detectare que la base de datos ya la están manipulando los sensores y estar mostrando una interfaz con una tabla estadística de todo los datos que est enviando el paciente, y la gráfica sin necesidad de actualizarse manualmente, tiene configurado que si estan llegando nuevos datos valla actualizando la tabla para que el médico mire con determinación como se encuentra el paciente, y la gracia de este proyecto es la agilidad de datos para que el paciente esté en su casa sin necesidad de ir al hospital para no perder tiempo enviado a una enfermera solo para tomar esos datos y después regresar al hospital y que el médico haga el diagnóstico, en cambia con este proyecto se ahorra tiempo, costos económico y se garantiza una revisión dinámica "
650		0	_aSistemas de Informacion y Software _vTesis y Disertaciones Academicas.
700	1		_aToro Durando, Alvaro José.
700	1		_aFernández Piña, Francisco, _edirector.
700	1		_aMurillo Fernández, Luis Fernando, _edirector.
856	7		_uhttps://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/EXDL6EuiFIxAlQRwUJhypuIBZL2YWWCD6G0wyonsNNGsEA?e=MmRar6 _zClick aqui para ver el recurso en texto completo
908			_a180125
942			_2ddc _cTG _hTSI 2019 _iT693
999			_c36482 _d36482