Sistema inteligente para la medición del comportamiento humano en relación al cumplimiento del protocolo de bioseguridad Covid-19 implementando tecnología de IoB / Smart system for measuring human behavior in relation to compliance with the Covid-19 biosafety protocol, implementing IoB technology

Este proyecto de investigación 2021 desarrollado por la Escuela de Ingeniería en Computación de ITCA-FEPADE, tuvo como objetivo usar las tecnologías para ayudar a mejorar el comportamiento de la comunidad educativa en pandemia Covid-19. Es un sistema inteligente para la medición del comportamiento humano con relación al cumplimiento del protocolo de bioseguridad Covid-19, implementando tecnologías de Internet del Comportamiento IoB, Internet de las Cosas IoT, Business Intelligence, Big Data y reconocimiento facial. La primera fase consistió en la toma de requerimientos y el estudio de investigaciones previas. Posteriormente se diseñó la interfaz del aplicativo que interpreta los datos colectados y la estructura de un dispensador inteligente de alcohol gel para ser impreso en 3D. Finalmente se realizó la programación del sistema y del circuito que conforman el dispositivo. Como resultado se construyó un dispositivo inteligente que mide y alerta la temperatura, dispensa alcohol gel y toma de fotografía para reconocimiento facial en la portación correcta de mascarilla. Incorpora un sistema informático que procesa los datos colectados que son utilizados por la aplicación de Inteligencia de Negocios para analizar el comportamiento de las personas ante el cumplimiento del protocolo de bioseguridad para Covid-19. El resultado del proyecto es un dispositivo inteligente y automatizado, que dotará a la institución de una herramienta innovadora de bajo costo para medir el comportamiento de la población que hace uso de las instalaciones de ITCA-FEPADE Sede Central y contribuirá a prevenir contagios por Covid-19, dando mayor seguridad a un retorno presencial al campus.

This research project was carried out in 2021 by the Escuela de Ingeniería en Computación of ITCA-FEPADE and aimed to use technologies to improve the behavior of the educational community in the context of Covid-19 pandemic. A smart system was development for measuring human behavior in relation to compliance with the Covid-19 biosafety protocol, implementing Internet of Behavior (IoB), Internet of Things (IoT), Business Intelligence, Big Data and facial recognition technologies. The first phase consisted on the identification of requirements and previous investigations. Subsequently, the application interface that interprets the collected data and the structure of a smart hand sanitizer dispenser to be printed in 3D was designed. Finally, the programming of the system and the circuit that make up the device was carried out. As a result, a smart device that measures and alerts the body temperature, dispenses hand sanitizer and applies facial recognition for the detection of proper face mask wearing was built. The device also incorporates a computer system that processes the collected data that to analyze the behavior of people in compliance with the biosafety protocol for Covid-19 through the Business Intelligence application. The result of the project was a smart and automated device that will provide the institution an innovative, low-cost tool to measure the behavior of the population that makes use of the ITCA-FEPADE Sede Central facilities and will contribute to preventing Covid-19 infections by giving greater safety to a face-to-face return to the facilities.

Sistema inteligente para la medición del comportamiento humano en relación al cumplimiento del protocolo de bioseguridad Covid-19 implementando tecnología de IoB: aplicación en ITCA-FEPADE Sede Central / Smart system for measuring human behavior in relation to compliance with the Covid-19 biosafety protocol, implementing IoB technology: application at ITCA-FEPADE

Este proyecto fue desarrollado por la Escuela de Ingeniería en Computación de ITCA-FEPADE y tuvo como objetivo usar las tecnologías para ayudar a mejorar el comportamiento de la comunidad educativa en pandemia Covid-19. Es un sistema inteligente para la medición del comportamiento humano con relación al cumplimiento del protocolo de bioseguridad Covid-19, implementando tecnologías de Internet del Comportamiento IoB, Internet de las Cosas IoT, Business Intelligence, Big Data y reconocimiento facial. La primera fase consistió en la toma de requerimientos e investigaciones previas. Posteriormente se diseñó la interfaz del aplicativo que interpreta los datos colectados y la estructura de un dispensador inteligente de alcohol gel para ser impreso en 3D. Finalmente se realizó la programación del sistema y del circuito que conforman el dispositivo. Como resultado se construyó un dispositivo inteligente que mide y alerta la temperatura, dispensa alcohol gel y toma de fotografía para reconocimiento facial en la portación correcta de mascarilla.

This research project was carried out in 2021 by the Escuela de Ingeniería en Computación of ITCA-FEPADE and aimed to use technologies to improve the behavior of the educational community in the context of Covid-19 pandemic. A smart system was development for measuring human behavior in relation to compliance with the Covid-19 biosafety protocol, implementing Internet of Behavior (IoB), Internet of Things (IoT), Business Intelligence, Big Data and facial recognition technologies. The first phase consisted on the identification of requirements and previous investigations. Subsequently, the application interface that interprets the collected data and the structure of a smart hand sanitizer dispenser to be printed in 3D was designed. Finally, the programming of the system and the circuit that make up the device was carried out. As a result, a smart device that measures and alerts the body temperature, dispenses hand sanitizer and applies facial recognition for the detection of proper face mask wearing was built.

Tecnología mHealth para la innovación de los servicios de clínicas empresariales: modelo de aplicación en el Ministerio de Relaciones Exteriores / MHealth technology for the innovation of business clinic services: application model in the Ministry of Foreign Affairs

La salud de las personas cada día se ve beneficiada con diferentes descubrimientos ya sea científicos o tecnológicos; una de las áreas con más innovaciones es el de las aplicaciones móviles. Estas aplicaciones pueden ir evolucionando en función de los cambios y accesorios que los dispositivos móviles puedan tener; tenemos el caso de los smartwatch que permiten tomar pulsaciones del corazón, medir la cantidad de pasos dados durante el día o en un intervalo de tiempo determinado; con iguales funciones tenemos los celulares, con la ventaja que estos pueden ser adaptados a dispositivos con funcionalidades bien específicas para el ámbito de la salud. En esta línea tenemos el concepto de mHealth o la salud móvil, que hace un énfasis en el empleo de tecnología móvil para tratar la salud y el bienestar de las personas. El objetivo de esta investigación es desarrollar una aplicación móvil con metodología mHealth para la modernización y automatización de los servicios ofrecidos por Clínicas Empresariales. Por el tipo de proyecto realizado se ha implementado una metodología cuantitativa. Los lenguajes de programación utilizados como parte de la tecnología empleada en el desarrollo del proyecto están Java, HTML5, CSS3, JavaScript y PHP, auxiliados con los frameworks de Android Studio y CodeIgniter; como base de datos utilizada esta PostgreSQL. Los resultados obtenidos son un módulo para dispositivos móviles Android (cliente) y otro en formato Web multiplataforma para la administración de los registros.

The health of people every day is benefited with different discoveries whether scientific or technological; one of the areas with more innovations is the mobile applications field. These applications may evolve depending on the changes and accessories that mobile devices may have; we have the case of smartwatch that allows you to take heart beats, measure the number of steps taken during the day or in a certain time interval; with the same functions we have cell phones, with the advantage that these can be adapted to devices with very specific functionalities for the field of health. In this line, we have the concept of mHealth or mobile health, which emphasizes the use of mobile technology to treat the health and well-being of people. The objective of this research is to develop a mobile application with mHealth methodology for the modernization and automation of the services offered by company clinics due to the type of project carried out, a quantitative methodology has been implemented. The programming languages used as part of the technology used in the development of the project are Java, HTML5, CSS3, JavaScript and PHP, supported by the frameworks of Android Studio and CodeIgniter; as database we used PostgreSQL. The results obtained are a module for Android mobile devices (client) and a multiplatform Web format for the administration of records.

Compartilhamento de dados de pesquisa em saúde: iniciativas do National Institutes of Health (NIH) / Sharing health research data: National Institutes of Health (NIH) initiatives / Compartición de datos de investigación en salud: iniciativas de los National Institutes of Health (NIH)

Este artigo apresenta um levantamento e uma análise das políticas e infraestruturas de compartilhamento de dados de pesquisa em saúde adotadas pelos institutos e centros que compõem o NIH ­ National Institutes of Health (Institutos Nacionais de Saúde), organismo norte-americano de pesquisa biomédica. A partir de pesquisa bibliográfica sobre definições e conceitos abordados neste estudo, o trabalho empírico consistiu na realização de buscas, nos sites dos institutos, centros e escritório central do NIH, de iniciativas de abertura e compartilhamento de dados de pesquisa. Localizaram-se no escritório central no NIH áreas responsáveis por essas ações, e foram identificados políticas e repositórios de compartilhamento de dados cadastrados no diretório de busca da NLM ­ U.S. National Library of Medicine (Biblioteca Nacional de Medicina dos Estados Unidos). Como resultado, foram feitas análises sobre cada uma dessas iniciativas, considerando: as principais políticas de dados adotadas e seus principais objetivos, tipos e níveis de acesso e de publicação dos dados, formas de inserção e contribuição de dados, existência ou não de códigos de conduta, principais áreas de pesquisa envolvidas, tipos de repositórios (temáticos ou institucionais). As considerações finais fornecem subsídios para debates sobre diferentes tipos e abordagens de abertura e compartilhamento de dados de pesquisa científica, indicando questões pertinentes aos desdobramentos futuros da pesquisa

This paper presents a review and an analysis of health research data sharing policies and frameworks adopted by the institutes and centers of the National Institutes of Health (NIH), an American medical research agency. From a literature study of definitions and concepts approached in this study, the empirical research consisted in searches on the internet sites of the institutes, centers and the Office of the Director (central office at NIH) of initiatives to open access and sharing of research data. The responsible areas for these actions were located at the NIH Office of the Director and data sharing policies and repositories were identified in the National Library of Medicine (NLM) search directory. Then, an analysis of each one of these initiatives were carried out taking account: the main data policies adopted and their main objectives, kinds and levels of access and of published data, forms of insertion and contribution of data, whether or not codes of conduct are observed, main research areas involved, kinds of repositories (thematic or institutional). Final considerations provide inputs for discussions about different kinds and approaches to open access and scientific research data sharing, indicating suitable issues for future research developments

Este artículo presenta un levantamiento y el análisis de las políticas e infraestructuras de compartición de datos de investigación en salud adoptadas por los institutos y centros que componen el National Institutes of Health (NIH), agencia de investigación médica de los Estados Unidos. A partir de la investigación bibliográfica sobre definiciones y conceptos abordados en este estudio, el trabajo empírico consistió en la realización de búsquedas en los sitios de internet de los institutos, centros y oficina central de los NIH, de iniciativas de acceso abierto y compartición de datos de investigación. Se ubicaron en la oficina central de los NIH áreas responsables de esas acciones, y se identificaron políticas y repositorios de compartición de datos registrados en el directorio de búsqueda de la National Library of Medicine (NLM). Como resultado, se realizaron análisis sobre cada una de esas iniciativas, considerando: las principales políticas de datos adoptadas y sus principales objetivos, tipos y niveles de acceso y de publicación de los datos, formas de inserción y contribución de datos, existencia o no de normas de conductas, principales áreas de investigación involucradas, tipos de repositorios (temáticos o institucionales). Las consideraciones finales proporcionan contribuciones para debates sobre diferentes tipos y enfoques de acceso abierto y compartición de datos de investigación científica, indicando cuestiones pertinentes a los desdoblamientos futuros de la investigación

Minería de Datos y Genómica / Data Mining and Genomics

El amplio acceso a computadoras de alto desempeño y dispositivos electrónicos de gran almacenamiento, entre otros, ha permitido en los últimos años la generación de cantidades masivas de datos, concepto que puede ser representado por Velocidad, Volumen y Variabilidad. La Minería de Datos es un proceso que permite descubrir patrones o asociaciones relevantes, no plenamente descubiertas en principio con los métodos tradicionales de análisis, en grandes bases de datos y generar modelos. Para ello, usa herramientas de áreas tales como Sistemas de Bases de Datos, Almacenamiento, Aprendizaje Automático, Estadística, Visualización de la Información y Computación de Alto Desempeño. En las últimas décadas, la biología molecular ha pasado del análisis de genes individuales a estudios más complejos que abarcan el genoma completo de un individuo. El desarrollo de tecnologías genómicas de alto desempeño, como los microarrays y la secuenciación de próxima generación (NGS), ha hecho posible producir de manera exponencial información, con la expansión de nuestro conocimiento de las bases genéticas de varias enfermedades. En la Medicina Genómica, el uso de la Minería de Datos para el análisis de la información genómica se está convirtiendo en una necesidad cada vez más buscada, contribuyendo así hacia una medicina personalizada tal que permite inferir modelos clínicamente relevantes y definir estrategias terapéuticas individualizadas a partir de datos moleculares de pacientes. (AU)

The availability of use of high-performance computers and large-storage electronic devices, among others, has allowed the generation of a huge masses of digital data, an idea that can be represented by velocity, volume and variety. Data mining is a process that permits to discover relevant patterns or relations, not previously seen with traditional methods of analysis, in large databases and generate models. It uses tools from Database Systems, Data Warehouse, Machine Learning, Statistics, Information Visualization and High-Performance Computing. In the last decades, molecular biology has moved from individual gene analysis to more complex studies that involve the complete genome. The development of high-throughput genomic technologies, such as microarrays and next-generation sequencing, has promoted the exponential growth of a huge amount of information, expanding our knowledge on the genetic basis of various diseases. In genomics medicine, the application of data mining techniques has become an increasingly important process that contributes towards a personalized medicine, that involves the inference of clinically relevant models and defines individualized therapeutic strategies based on the molecular data of patients. (AU)