SYNAPSIS: Plataforma de datos Multimodales y Gestión Clínica para la Enfermedad de Parkinson
El sistema SYNAPSIS se centra en la gestión de datos multimodales para el seguimiento de la enfermedad de Parkinson. Este artículo presenta el diseño de este sistema, el cual integra datos de diversas fuentes, como historiales clínicos, videos y audios, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y tr...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176861 |
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I19-R120-10915-1768612025-02-24T20:03:48Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176861 SYNAPSIS: Plataforma de datos Multimodales y Gestión Clínica para la Enfermedad de Parkinson Occhipinti, Pedro Giuliano, Mónica Pérez, Silvia N. Berduc, Alan 2024-10 2024 2025-02-24T17:02:21Z es Ciencias Informáticas Parkinson Datos Multimodales Audio Video Historias Clínicas Métodos Ágiles Interfaces y sistemas web El sistema SYNAPSIS se centra en la gestión de datos multimodales para el seguimiento de la enfermedad de Parkinson. Este artículo presenta el diseño de este sistema, el cual integra datos de diversas fuentes, como historiales clínicos, videos y audios, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. Utilizando un sistema que está basado en la web y que utiliza una arquitectura cliente-servidor, el sistema garantiza la seguridad, escalabilidad y facilidad de acceso a los datos. Se proyecta una mejora significativa en la eficiencia y precisión del manejo de la información clínica, beneficiando tanto a los médicos como a los pacientes, como así también mejoras futuras con la incorporación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 1079-1084 |
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El sistema SYNAPSIS se centra en la gestión de datos multimodales para el seguimiento de la enfermedad de Parkinson. Este artículo presenta el diseño de este sistema, el cual integra datos de diversas fuentes, como historiales clínicos, videos y audios, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. Utilizando un sistema que está basado en la web y que utiliza una arquitectura cliente-servidor, el sistema garantiza la seguridad, escalabilidad y facilidad de acceso a los datos. Se proyecta una mejora significativa en la eficiencia y precisión del manejo de la información clínica, beneficiando tanto a los médicos como a los pacientes, como así también mejoras futuras con la incorporación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático. |
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