Aplicación de algoritmos genéticos en el control de la hipertensión arterial

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Títol: Aplicación de algoritmos genéticos en el control de la hipertensión arterial
Autors: Vives-Boix, Víctor | Ruiz-Fernandez, Daniel | Soriano Payá, Antonio | Marcos-Jorquera, Diego | Gilart, Virgilio | Ramón-Fernández, Alberto de | Lillo-Crespo, Manuel
Grups d'investigació o GITE: Ingeniería Bioinspirada e Informática para la Salud | Enfermería y Cultura de los Cuidados (EYCC)
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación | Universidad de Alicante. Departamento de Enfermería
Paraules clau: Hipertensión arterial | Algoritmos genéticos
Àrees de coneixement: Arquitectura y Tecnología de Computadores | Enfermería
Data de publicació: 2016
Editor: Editorial Universitat Politècnica de València
Citació bibliogràfica: 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
Resum: 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.
Patrocinadors: 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
Tipus: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Drets: Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Revisió científica: si
Versió de l'editor: http://hdl.handle.net/10251/79277
Apareix a la col·lecció: INV - IBIS - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc.
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