- -

Diseño de un sistema de diagnóstico basado en embeddings para medicina espacial

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

  • Estadisticas de Uso

Diseño de un sistema de diagnóstico basado en embeddings para medicina espacial

Show simple item record

Files in this item

dc.contributor.advisor García Gómez, Juan Miguel es_ES
dc.contributor.advisor Ferri Borredà, Pablo es_ES
dc.contributor.author Collado Ponce, Hernán es_ES
dc.date.accessioned 2021-10-14T08:21:19Z
dc.date.available 2021-10-14T08:21:19Z
dc.date.created 2021-09-17
dc.date.issued 2021-10-14 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/174672
dc.description.abstract [ES] A principios de 2021 tres naves espaciales, el Hope Orbiter, el Tianwen-1 y el Perseverance, llegaron a Marte [1] con la esperanza de llevar a cabo misiones específicas para estudiar su atmósfera y su superficie con el objetivo concreto de detectar signos claros de vida. Los tres vuelos espaciales son misiones de exploración basadas en la tecnología de los instrumentos y la robótica, pero aún no ha sido la ventana orbital para la exploración humana de Marte. La adaptación de los sistemas de soporte vital y de salud a las condiciones espaciales de largas misiones de exploración suponen un reto para las tecnologías aún no resueltas. En este proyecto, diseñaremos un sistema de diagnósticos compatibles para la medicina espacial basado en la clasificación por similitud de embeddings de redes neuronales profundas. [ (Ferri, 2020)] En este trabajo se expone el desarrollo de un sistema de ayuda a la recomendación médica, en este caso predicción de posibles diagnósticos para un paciente durante una emergencia médica en viajes de exploración espacial. Los casos en los que se podrían desarrollar incidentes durante los meses que pueden transcurrir en el viaje hacia marte en las personas, no son en ningún modo nimios, y no solamente en el transcurso del viaje sino también, durante la estancia en el planeta. Estos sistemas podrían proveer de gran ayuda a los tripulantes de la nave así como dar seguridad ante problemas médicos que puedan suceder, además no es un tema baladí el apoyo psicológico que este tipo de sistemas asistenciales puede aportar a la tripulación en el transcurso de su viaje y este, es un punto a resaltar, pues en gran medida, uno de los mayores desafíos que se encuentran en la actualidad para la puesta en marcha y ejecución de estos viajes espaciales es el componente psicológico de los tripulantes dentro de la nave y las relaciones que suceden entre si durante el viaje de más de 100 días en entornos relativamente confinados. Una de las ventajas en la que nos basamos para desarrollar este trabajo es la cantidad de información recopilada en emergencias médicas que pueden ser útiles para construir estos sistemas de predicción de diagnósticos médicos. es_ES
dc.description.abstract [CA] A principios de 2021 tres naves espaciales, el Hope Orbiter, el Tianwen-1 y el Perseverance, llegaron a Marte [1] con la esperanza de llevar a cabo misiones específicas para estudiar su atmósfera y su superficie con el objetivo concreto de detectar signos claros de vida. Los tres vuelos espaciales son misiones de exploración basadas en la tecnología de los instrumentos y la robótica, pero aún no ha sido la ventana orbital para la exploración humana de Marte. La adaptación de los sistemas de soporte vital y de salud a las condiciones espaciales de largas misiones de exploración suponen un reto para las tecnologías aún no resueltas. En este proyecto, diseñaremos un sistema de diagnósticos compatibles para la medicina espacial basado en la clasificación por similitud de embeddings de redes neuronales profundas. [ (Ferri, 2020)] En este trabajo se expone el desarrollo de un sistema de ayuda a la recomendación médica, en este caso predicción de posibles diagnósticos para un paciente durante una emergencia médica en viajes de exploración espacial. Los casos en los que se podrían desarrollar incidentes durante los meses que pueden transcurrir en el viaje hacia marte en las personas, no son en ningún modo nimios, y no solamente en el transcurso del viaje sino también, durante la estancia en el planeta. Estos sistemas podrían proveer de gran ayuda a los tripulantes de la nave así como dar seguridad ante problemas médicos que puedan suceder, además no es un tema baladí el apoyo psicológico que este tipo de sistemas asistenciales puede aportar a la tripulación en el transcurso de su viaje y este, es un punto a resaltar, pues en gran medida, uno de los mayores desafíos que se encuentran en la actualidad para la puesta en marcha y ejecución de estos viajes espaciales es el componente psicológico de los tripulantes dentro de la nave y las relaciones que suceden entre si durante el viaje de más de 100 días en entornos relativamente confinados. Una de las ventajas en la que nos basamos para desarrollar este trabajo es la cantidad de información recopilada en emergencias médicas que pueden ser útiles para construir estos sistemas de predicción de diagnósticos médicos. es_ES
dc.description.abstract [EN] In early 2021 three spacecraft, the Hope Orbiter, the Tianwen-1 and the Perseverance, arrived on Mars in the hope of carrying out specific missions to study its atmosphere and surface with the specific objective of detecting clear signs of life. All three space flights are exploration missions based on instrument technology and robotics, but it has not yet been the orbital window for human exploration of Mars. The adaptation of health and life support systems to the space conditions of long exploration missions pose a challenge for the technologies not yet resolved. In this project, we will design a compatible diagnostic system for space medicine based on the similarity classification of deep neural network embeddings. [(Ferri, 2020)] In this work, the development of a system to aid medical recommendation is exposed, in this case prediction of possible diagnoses for a patient during a medical emergency on space exploration trips. The cases in which incidents could develop during the months that may elapse on the trip to Mars in people, are not in any way trivial, and not only during the trip but also during the stay on the planet. These systems could provide great help to the crew of the ship as well as provide security against medical problems that may occur, in addition, the psychological support that this type of assistance systems can provide to the crew during their trip is not a trivial matter. and this is a point to be highlighted, because to a large extent, one of the greatest challenges currently encountered for the start-up and execution of these space trips is the psychological component of the crew members within the ship and the relationships that happen to each other during the trip of more than 100 days in relatively confined environments. One of the advantages on which we rely to develop this work is the amount of information collected in medical emergencies that can be useful to build these prediction systems for medical diagnoses. es_ES
dc.format.extent 51 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject k-vecinos es_ES
dc.subject Transfer learning es_ES
dc.subject Artificial intelligence es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject.classification FISICA APLICADA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Diseño de un sistema de diagnóstico basado en embeddings para medicina espacial es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Collado Ponce, H. (2021). Diseño de un sistema de diagnóstico basado en embeddings para medicina espacial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174672 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\139854 es_ES


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record