dc.contributor.advisor | Pacheco Torres, Juan Francisco | |
dc.contributor.author | Muñoz Fernandez, Jorge Luis | |
dc.date.accessioned | 2022-04-01T17:48:53Z | |
dc.date.available | 2022-04-01T17:48:53Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/85623 | |
dc.description.abstract | La presente investigación tuvo como objetivo principal mejorar el diagnóstico de
pacientes afectados por COVID-19 en la Red de Salud Rioja a través de un
sistema experto médico. Para la solución a nuestra problemática, se
consideraron como población al personal del área de psicología y al número de
diagnósticos que se realizaron durante un mes. Para ello, se usaron fichas de
observación de tiempo y una encuesta hacia los especialistas de la institución.
Una vez recolectado los datos, se analizaron por medio del software IBM SPSS
v26 donde se hicieron los cálculos correspondientes por medio de la Prueba T–
Student a fin de comparar los datos obtenidos antes y después de la
implementación. Para el desarrollo del sistema experto médico se utilizó la
metodología ICONIX, ya que dicha metodología nos permitió agilizar el
desarrollo a través de sus 4 fases. Por lo antes mencionado, se concluye que
una vez implementado el sistema experto médico mejoró considerablemente no
solo los tiempos de respuesta de los diagnósticos, sino también en generar los
reportes y aumentó notablemente el nivel de satisfacción del área de psicología
de la RSR. | en_US |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Software de aplicación - Desarrollo | es_PE |
dc.subject | COVID-19 (Enfermedad) - Aspectos psicológicos | es_PE |
dc.subject | Salud mental | es_PE |
dc.title | Sistema experto médico para medir la salud mental a través de un diagnóstico en pacientes que han estado expuestos a COVID-19 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Información | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado | es_PE |
thesis.degree.name | Maestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Información | es_PE |
dc.description.sede | Trujillo | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Posgrado | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 18167212 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8674-3782 | es_PE |
renati.author.dni | 43764056 | |
renati.discipline | 612427 | es_PE |
renati.juror | Rodríguez Peña, Milagros Janet | |
renati.juror | Pereda Guanilo, Victor Ivan | |
renati.juror | Pacheco Torres, Juan Francisco | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Innovación tecnológica y desarrollo sostenible | es_PE |
dc.description.ods | Industria, innovación e infraestructura | es_PE |