Aplicación de algoritmos genéticos en el control de la hipertensión arterial
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http://hdl.handle.net/10045/71650
Título: | Aplicación de algoritmos genéticos en el control de la hipertensión arterial |
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Autor/es: | Vives-Boix, Víctor | Ruiz-Fernandez, Daniel | Soriano Payá, Antonio | Marcos-Jorquera, Diego | Gilart, Virgilio | Ramón-Fernández, Alberto de | Lillo-Crespo, Manuel |
Grupo/s de investigación o GITE: | Ingeniería Bioinspirada e Informática para la Salud | Enfermería y Cultura de los Cuidados (EYCC) |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación | Universidad de Alicante. Departamento de Enfermería |
Palabras clave: | Hipertensión arterial | Algoritmos genéticos |
Área/s de conocimiento: | Arquitectura y Tecnología de Computadores | Enfermería |
Fecha de publicación: | 2016 |
Editor: | Editorial Universitat Politècnica de València |
Cita bibliográfica: | Vives Boix, V., et al. “Aplicación de algoritmos genéticos en el control de la hipertensión arterial”. En: CASEIB 2016, XXXIV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, Valencia, 23, 24 y 25 de noviembre de 2016: libro de actas. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2016. ISBN 978-84-9048-531-6, pp. 519-522 |
Resumen: | La hipertensión es una enfermedad crónica y una causa evitable en infartos de miocardio y diferentes enfermedades cardíacas. Además, una enfermedad crónica conlleva a una reducción en la calidad de vida que puede ser mejorada haciendo uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones. Los sistemas de ayuda a la decisión clínica tratan de mejorar la calidad de vida de un paciente crónico proporcionándole la posibilidad de auto-gestionar y tomar decisiones en todo lo relativo a su estado de salud. Sin embargo, la interacción del paciente con las nuevas tecnologías supone a menudo una dificultad. En este trabajo se propone un algoritmo genético adaptativo para personalizar de forma automática el control de la hipertensión. Para ello, se utilizan los datos de la tensión arterial del paciente en la fase del reemplazamiento generacional en computación evolutiva. |
Patrocinador/es: | Este trabajo ha sido subvencionado por el Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España (ref. TIN2014-53067-C3-1-R) y cofinanciado por FEDER. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/71650 |
ISBN: | 978-84-9048-531-6 |
Idioma: | spa |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
Derechos: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | http://hdl.handle.net/10251/79277 |
Aparece en las colecciones: | INV - IBIS - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc. INV - EYCC - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc. INV - PCC-HOI - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc. INV - Undefined - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc. |
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