Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación

URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/11441/25663

Examinar

Mostrando 1 - 20 de 544

Determinación de la posición de dispositivos IoT en condiciones adversas mediante evaluación de calidad de las medidas
(2025) Maldonado Luna, Victoria; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La tecnología Ultra Wide-Band ha evolucionado como una de las principales soluciones para la localización en interiores debido a su alta precisión y capacidad de penetración en obstáculos. Sin embargo, la propagación en condiciones NLOS (Non-Line of Sight) introduce errores que afectan la estimación de posición. Este trabajo compara distintos métodos basados en mínimos cuadrados mediante simulaciones en MATLAB, incluyendo Solución no lineal de mínimos cuadrados NLS, Solución no lineal de mínimos cuadrados con conocimiento de la condición de visión NLS-CCV, Solución de mínimos cuadrados lineales LLS y algoritmo LLS ponderado por cuadrado delimitador B-WLS, este último diseñado para mitigar errores NLOS mediante ponderación adaptativa. Los resultados destacan la eficacia de B-WLS en escenarios con obstáculos, resaltando la importancia de técnicas de ponderación para mejorar la precisión. Además, se plantean futuras investigaciones para evaluar estos métodos en entornos dinámicos y con distintas configuraciones de anclaje.
Emulador de comunicaciones de sistemas de control industriales
(2025) Rosendo Alonso, Juan José; Estepa Alonso, Antonio José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el desarrollo de un emulador de tráfico Modbus, una herramienta diseñada para simular la comunicación entre dispositivos industriales. El principal objetivo es proporcionar un entorno seguro y práctico que permita probar, depurar y analizar sistemas basados en el protocolo Modbus sin necesidad de interactuar con equipos reales, evitando así riesgos asociados a su manipulación. El proyecto abarca desde el diseño de una arquitectura basada en contenedores Docker hasta la implementación de una interfaz gráfica intuitiva. El sistema utiliza el patrón Modelo-Vista-Controlador (MVC) y está compuesto por tres partes principales: Core, que gestiona la emulación mediante Docker y Tcpdump; Backend, encargado de coordinar las acciones del sistema; y Frontend, que ofrece al usuario la posibilidad de configurar escenarios de red de manera interactiva. La solución desarrollada permite emular múltiples dispositivos Modbus TCP, configurados como maestros o esclavos, en una red virtual. Se destacan funcionalidades como la validación de configuraciones de red, la personalización del tráfico emulado y la captura de paquetes en formato PCAP para su análisis posterior. Además, el sistema facilita la creación, carga, guardado y ejecución de escenarios de red personalizados. Este emulador no solo tiene aplicaciones prácticas en la seguridad y análisis de redes industriales, sino que también puede ser utilizado en entornos educativos y en la generación de datasets para entrenar algoritmos de inteligencia artificial destinados a la detección de ciberataques.
Análisis de la capacidad de detección de los IDS Snort, FortiGate y Palo Alto NGFW en entornos ICS bajo la matriz MITRE ATT&CK
(2025) Meléndez Casado, Andrés; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este trabajo tiene como objetivo evaluar la capacidad de detección de los IDS Snort, FortiGate y Palo Alto frente a ataques en entornos industriales. Para ello, se generará tráfico malicioso y se clasificarán los ataques según la matriz MITRE ATT&CK. Posteriormente, se analizarán los resultados con distintos niveles de detalle y se realizará un estudio comparativo para determinar cuál de estos sistemas ofrece un mejor rendimiento en la detección de amenazas.
Análisis de la capacidad de detección de ataques en red mediante el IDS Snort y PaloAlto NGFW
(2025) Moreno Pérez, Alejandro; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En el presente Trabajo de Fin de Grado (TFG), titulado “Análisis de la capacidad de detección de ataques de Red (Grupo B) mediante el IDS Snort y PaloAlto NGFW”, se aborda el estudio y evaluación de la eficacia del sistema de detección de intrusiones (IDS) Snort en la identificación de amenazas y ataques en redes informáticas realizando una comparación con PaloAlto, un firewall de siguiente generación. Basándonos en la matriz de MITRE ATT&CK®, que proporciona una clasificación de los tipos de ataques clasificándolos en grupos llamados “Tácticas” y en cada una de estas tácticas dividiéndolos en “Técnicas”. La matriz cuenta con 14 tácticas y 202 técnicas diferentes. Los ataques son realizados en diferentes escenarios en función de las necesidades del propio ataque y en todos ellos hay un equipo atacante y un equipo víctima. Tras realizar el ataque se captura el tráfico generado por red para posteriormente realizar un análisis mediante Snort y PaloAlto. Finalmente, se estudian los resultados obtenidos por Snort para ver la capacidad de detección de diferentes tipos de ataques de red y evaluar sus puntos fuertes y defectos mediante una comparación con PaloAlto NGFW.
Evaluación experimental de Neo4J para su aplicación en el dominio sanitario
(2025) Franco Romero, Antonio; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado tiene como objetivo principal analizar y evaluar el rendimiento de la base de datos basada en grafos Neo4J aplicada al sector sanitario, específicamente en entornos de monitorización de pacientes a través de dispositivos autónomos bajo el paradigma de Internet of Medical Things (IoMT). Para el desarrollo del proyecto, se ha diseñado una solución empleando drivers de Java integrados con Neo4J, lo que permitió la conexión y manipulación de la base de datos de manera eficiente. Además, se utilizó la librería OSHI para llevar a cabo la monitorización del sistema, registrando el consumo de recursos (CPU y RAM) durante la ejecución de las pruebas. El trabajo experimental incluyó escenarios con distintos volúmenes de datos y frecuencias de transmisión, simulando condiciones reales en entornos hospitalarios, así como pruebas de distintas consultas de diferente complejidad. Las pruebas realizadas permitieron analizar el rendimiento del sistema bajo diversas cargas de trabajo, identificando las capacidades y limitaciones de Neo4J en términos de escalabilidad y consumo de recursos. Los resultados obtenidos reflejan que Neo4J es una herramienta altamente eficiente para gestionar bases de datos con gran densidad de relaciones, destacando en entornos con cargas moderadas debido a su capacidad de manejar datos interconectados y realizar consultas complejas de forma rápida y precisa. A pesar de estos resultados positivos, el sistema mostró ciertas limitaciones al enfrentarse a cargas elevadas, donde se evidenció un incremento progresivo en el consumo de CPU y RAM, lo que afectó la estabilidad general. Como parte de las conclusiones, se proponen diversas líneas de trabajo futuro que buscan optimizar el rendimiento y ampliar la aplicabilidad del sistema. Entre estas líneas destacan la optimización del rendimiento a través de técnicas avanzadas de indexación, la implementación de un entorno distribuido y la integración con sistemas reales para validar el desempeño en condiciones operativas. Este trabajo establece una base sólida para futuras investigaciones que busquen mejorar el almacenamiento y análisis de datos interconectados en el ámbito sanitario, contribuyendo al desarrollo de soluciones más eficientes y escalables en el sector de la salud.
Análisis de la capacidad de detección de ataques en red mediante los IDS Snort y FortiGate
(2024) García Borja, Javier; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este proyecto comprende el estudio exhaustivo de la capacidad de detección de los IDS Snort y FortiGate en lo relativo a ataques en red. Para llegar a este punto, se siguen unas pautas marcadas que definen el proceso de análisis completo. La lista de ataques, clasificados categóricamente en base a su naturaleza y grado de detalle, se obtiene a partir de la matriz MITRE ATT&CK®. Los ataques, con diferentes procedencias, han sido implementados de múltiples formas, haciendo uso de un gran abanico de herramientas y escenarios para su puesta en práctica. El tráfico generado es capturado y enviado a los IDS para su detección. Los resultados de las detecciones son expuestos siguiendo unos criterios concretos de análisis, que se resumen en enfoques particulares del comportamiento de los IDS. Para documentar el proceso completo, se recurre a hojas de cálculo y una base de datos que condensan toda la información relevante del estudio. Todas estas secciones derivan finalmente en una comparación y examinación de los resultados, estableciendo una conclusión de la capacidad de detección de Snort y FortiGate.
Diseño e implementación de un correlador de eventos
(2025) López León, Fernando Jesús; Mayor Gallego, Vicente Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En este Trabajo Fin de Grado se presenta el desarrollo de un correlador de eventos en Python que sea capaz de soportar múltiples formatos de entrada y que la configuración tanto de las reglas como de las alertas sea simple, fácil, configurable e intuitivo para el usuario final. Para poner un poco en contexto, un correlador de eventos es una herramienta que permite analizar y relacionar eventos registrados en un sistema para identificar patrones y generar alertas ante situaciones predefinidas y específicas. De hecho, existen alternativas en el mercado, pero algunas son complejas, poco intuitivas, de pago o hay que escribir una cantidad extensa de líneas de código para poder configurarlas. Por tanto, la idea principal de este proyecto es la de construir un correlador de código abierto, gratuito y que mejore y simplifique la configuración de las reglas y las alertas. A lo largo del documento, se detallarán la metodología usada, el diseño del sistema, la implementación y las pruebas realizadas para validar su funcionamiento, así como, las ventajas, limitaciones y posibles líneas de continuación del proyecto.
Red de sensores para la detección de agua en vehículos autónomos de superficie
(2024) Medinaceli Sánchez Galisteo, Jesús de; Gutiérrez Reina, Daniel; Yanes Luis, Samuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
El presente Trabajo de Fin de Grado se centra en el desarrollo y evaluación de un sistema de detección de agua para barcos autónomos de superficie utilizando una red de sensores IoT. El objetivo principal es garantizar la seguridad de los componentes electrónicos a bordo, proporcionando alertas en tiempo real ante la presencia de agua en los compartimentos electrónicos. El sistema implementado utiliza un sensor de humedad SOS Leak Sensor de Blue Robotics conectado a un microcontrolador NodeMCU (ESP8266). La comunicación de datos se realiza mediante WiFi a un servidor Node-RED a través de un bróker MQTT, facilitando la transmisión eficiente y fiable de alertas. Además, se ha logrado una significativa reducción del consumo energético implementando el modo deep sleep en el NodeMCU. Las pruebas realizadas han demostrado que el sistema es eficaz en la detección de agua, proporcionando alertas precisas y en tiempo real. La interfaz gráfica desarrollada en Node-RED permite a los usuarios visualizar y gestionar las alertas de manera intuitiva en tiempo real. Además, se identifican áreas de mejora para optimizar el sistema incluyendo comparaciones de consumo con otros microcontroladores, algoritmos para una reconexión más eficiente o la implementación de alertas multicanal. Los resultados obtenidos confirman la viabilidad del sistema propuesto para mejorar la seguridad y operatividad de los barcos autónomos, contribuyendo a la monitorización y protección del medio ambiente acuático
Extracción y selección de características para el análisis de la profundidad del melanoma
(2024) Cruz Arriero, María de la; Acha Piñero, Begoña; Serrano Gotarredona, María del Carmen; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El melanoma es un tipo de cáncer de piel agresivo y de creciente incidencia, por lo que su detección temprana y precisa resulta fundamental. En este estudio, empleamos técnicas de aprendizaje automático (en inglés Machine Learning, ML) para clasificar el melanoma en superficial o profundo, enfocándonos en el análisis del color y explorando diversos espacios de color y sus propiedades. Los resultados destacan la efectividad de las técnicas de selección de características, así como la importancia de aquellas que se asemejan a la percepción humana del color, lo cual mejora la precisión en la clasificación. Sin embargo, los resultados presentan un número considerable de clasificaciones incorrectas, lo que indica margen de mejora en la precisión del modelo.
Diseño de un sistema de detección de eventos sonoros
(2024) García Miranda, Julián; Sarmiento Vega, María Auxiliadora; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
En este trabajo analizaremos el uso de embeddings de audio como características de entrada para el entrenamiento de un sistema de detección de eventos sonoros (SED) usando machine learning. Explicaremos el estado del arte de los sistemas SED, utilizaremos las herramientas de machine learning de MATLAB para extraer las características de los audios y para realizar el entrenamiento, finalmente analizaremos los resultados obtenidos al usar una base de datos pública de etiquetado débil para el entrenamiento del sistema.
Identificación de emociones mediante procesamiento del lenguaje natural
(2023) García Valverde, Jesús; Martín Clemente, Rubén; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El Procesamiento del Lenguaje Natural es la capacidad para comprender el lenguaje humano de las máquinas. Hace uso de algoritmos de aprendizaje automático para tomar información del mundo real, procesarla y analizarla con el objetivo de que pueda entenderlo como lo hace el ser humano. La rama que del Procesamiento del Lenguaje Natural en la que se centra el estudio es el Análisis de Sentimientos basado en el proceso de detección de sentimientos en texto. Estos modelos se centrar en analizar la polaridad (positiva o negativa). Para llevar a cabo el Análisis de Sentimientos se siguen los siguientes pasos: recopilación de datos, preprocesado del texto, análisis de los datos y comprensión de los resultados obtenidos. En el mundo real, empresas con la finalidad de conocer opiniones sobre algún tema o producto en concreto pueden hacer uso de ello y sacar conclusiones en base a los resultados. Este trabajo se centra en analizar un número de tweets sobre compañías españolas telefónicas realizando una comparación entre tres algoritmos de aprendizaje automático: “K-Nearest Neighbors”, “Multinomial Naïve Bayes” y “Support Vector Machine” (“Stochastic Gradient Descent”).
Integración de herramientas de gamificación multijugador en plataformas de Enseñanza Virtual
(2024) Santiago Cuenca, Álvaro Ángel; Fernández Jiménez, Francisco José; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En trabajos anteriores se ha ido desarrollando una plataforma de gamificación que permite complementar las herramientas de aprendizaje a distancia con actividades lúdicas que favorecen la implicación de los alumnos en el proceso de aprendizaje. Este trabajo amplía el Proyecto Gamifica del departamento de Ingeniería Telemática de la ETSI de Sevilla. Anteriormente se habían realizado en otros proyectos: la web de administración (Ana Lobón), el desarrollo de partidas (Alberto Jiménez) y la comunicación LTI (Pedro García Frutos). El primer paso en el proyecto ha sido actualizar la interfaz de la web de administración a tecnología JSF, cuyos aspectos más destacados son la construcción de páginas web usando un lenguaje de plantillas, la comunicación con Ajax desde el cliente al servidor y la validación de datos en el cliente, y se ha desarrollado el acceso a esta web mediante LTI por parte de los profesores. Como segundo requisito se solicitaba la migración y unificación de las bases de datos del proyecto, para ello se ha realizado la migración de la base de datos existente en SQLite a la actual en PostgreSQL mejorando con ello la gestión y accesibilidad a la misma. Otro de los requisitos del proyecto es la inclusión de las partidas distribuidas, en las que cada jugador visualiza el juego en su terminal de manera que pueden visualizar la ejecución de la partida desde su propio navegador. Por ultimo se añade la funcionalidad de un chat en tiempo real entre los participantes en la partida, de manera que tanto el profesor como los alumnos puedan comunicarse entre sí, ya sea entre los miembros de un equipo, entre dos alumnos o desde el profesor a los alumnos o sus equipos. Para verificar el correcto funcionamiento de todas las funcionalidades desarrolladas, en un entorno real, se ha utilizado la plataforma Moodle del IES Joaquín Turina de Sevilla, facilitado por Jesús Muñoz Calle.
Radiómica para el análisis automático de mamografías
(2024) Román Moguer, José Manuel; Serrano Gotarredona, María del Carmen; Acha Piñero, Begoña; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
El cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad entre las mujeres de la sociedad española, su detección temprana es crucial para mejorar las tasas de supervivencia. El uso de la inteligencia artificial en el campo de la investigación biomédica puede aportar bastante al campo de la detección de esta enfermedad. En este proyecto se desarrollará un algoritmo, basado en aprendizaje máquina, en el cual pretendemos discriminar entre masas mamarias benignas y malignas. Para ello, se extraerán características estadísticas, de forma y de textura utilizando la librería PyRadiomics, en lenguaje Python, y Measure de Skimage. A continuación, con la ayuda de métodos estadísticos, como el uso del P-Value o la eliminación a partir de la correlación, se reducirá el número de las características extraídas, quedándonos únicamente con aquellas características más significativas. Finalmente, se entrenará un modelo SVM (máquina de soporte vectorial) para la clasificación, a partir de las características extraídas y seleccionadas significativamente tomando en consideración estas imágenes, que permita realizar la clasificación en masas benignas o malignas. Con este proyecto se pretende ayudar a los profesionales sanitarios, especialistas en el campo de la detección oncológica, mejorando la detección y el tratamiento de la enfermedad.
Análisis de Neo4J como soporte al control de acceso en entornos sanitarios
(2024) Muñoz Jiménez, Soledad; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
En la actualidad, nuestros datos se utilizan para diversos propósitos, como estudios, análisis y administración. Este uso de datos contribuye a un funcionamiento más eficiente de los sistemas y organizaciones, pero también conlleva riesgos significativos. A menudo, no somos plenamente conscientes del destino final de nuestros datos. Para abordar estos riesgos, se han desarrollado los consentimientos personales, regulados por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Estos consentimientos otorgan a los usuarios el control sobre el uso de su información, permitiéndoles aprobar o rechazar cómo se utilizarán sus datos para fines específicos, y garantizando que no se procesen sin el consentimiento adecuado. Este principio es especialmente crucial en el ámbito sanitario, donde la información personal es extremadamente sensible. Frecuentemente, otorgamos nuestro consentimiento sin una comprensión total de los permisos que estamos concediendo. Dado que las tecnologías emergentes se integran cada vez más en nuestra vida diaria, es vital contar con sistemas que faciliten la gestión y consulta de esta información. En respuesta a esta necesidad, se propone el desarrollo de un servicio que almacene tanto los consentimientos como la información sanitaria. Este sistema tiene como objetivo mejorar la transparencia y el control del usuario sobre su información personal en el ámbito sanitario, soportando el proceso de toma de decisiones de control de acceso a partir de la información almacenada. Este sistema está diseñado para cumplir con los requisitos del GDPR, garantizando la protección de datos y facilitando la consulta de los consentimientos de los pacientes y la información relacionada en los mecanismos de control de acceso. El objetivo último es ofrecer una solución que soporte la toma de deciones de control de acceso incorporando los consentimientos otorgados por los pacientes para el control sobre su información sanitaria. La solución propuesta incluye un servicio web REST que proporciona una interfaz accesible para que los usuarios u otros sistemas puedan realizar consultas sobre los consentimientos y la información sanitaria mediante peticiones HTTP, eliminando la necesidad de visitas físicas a los centros sanitarios y una base de datos Neo4j utilizada para almacenar y gestionar datos complejos relacionados con consentimientos, profesionales y pacientes, aprovechando las capacidades de Neo4J para manejar eficientemente las relaciones entre nodos.
Detección de objetos quirúrgicos en imágenes médicas para cirugía asistida por ordenador
(2024) Martín Moruno, Guadalupe; Real Torres, Alejandro del; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
El uso de la inteligencia artificial para tareas de detección de objetos quirúrgicos ha demostrado ser un enfoque novedoso que puede aumentar la precisión y la eficiencia en los entornos médicos. La identificación de instrumentos en cirugía debe ser lo suficientemente precisa y rápida como para evitar complicaciones, y ¿qué mejor que realizar esta tarea con un sistema de detección automática? En este trabajo se describe el desarrollo de un sistema de detección y clasificación de objetos quirúrgicos que utiliza redes neuronales convolucionales para identificar patrones en imágenes capturadas durante procedimientos quirúrgicos. Estas redes proporcionan identificación en tiempo real para un mejor control y seguridad durante la cirujía. La integración del aprendizaje automático en este ámbito permite fusionar la tecnología con la medicina. Este enfoque automatizado puede reducir los errores humanos, mejorar la seguridad del paciente y lograr una mayor eficiencia en los quirófanos, lo que ayuda a los cirujanos a concentrarse en los más importante: el éxito de la intervención.
Procesado del EEG y técnicas de machine learning para la detección de pacientes con esclerosis múltiple
(2024) Balsa Picado, Lucía; Martín Clemente, Rubén; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad autoinmune que provoca una degeneración de la transmisión de los impulsos nerviosos, lo que ocasiona al paciente un amplio abanico de síntomas relacionados con la falta de coordinación o pérdida de control muscular, pero también con la capacidad cognitiva. Es en esta última línea en la que se propone contribuir con este proyecto, y para ello se ha planteado el diseño de un ‘ojo clínico’ que proporcione una detección fiable de casos de EM en base a una serie de características de la actividad cerebral del sujeto sometido a evaluación. A partir del electroencefalograma (EEG) registrado durante una prueba de carácter atencional, se construye un protocolo de procesado de señal para extraer un número de parámetros que pueden aportar información sobre el estado de determinados mecanismos cognitivos. Estas características pasan a conformar la base de datos necesaria para generar un modelo de aprendizaje automático o machine learning (ML) capacitado para discernir entre sujetos con EM y sin ella con una precisión significativa.
Aplicación web para la gestión de tareas sanitarias en procesos BPMN
(2024) Maldonado Orozco, Marco Antonio; Román Martínez, Isabel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este proyecto es crear un servicio de gestión de tareas sanitarias para que sea conforme al paradigma de gestión de procesos de negocio (BPM, Business Process Management). Este será el servicio de partida para futuros TFGs que amplíen opciones y funcionalidades desarrolladas y por desarrollar en este TFG. La solución ha sido diseñada en el entorno jBPM y Spring usando las librerías de ambas tecnologías, además se ha usado Thymeleaf para la gestión de las plantillas de la aplicación, así como la librería HAPI-FHIR para tratar tareas del ámbito sanitario.
Aplicación para la integración de un dispositivo de bioimpedancia en un entorno sanitario estandarizado
(2024) Caballero Lora, Gonzalo; Calvillo Arbizu, Jorge; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Actualmente, en el sector sanitario, la interoperabilidad y el intercambio de información entre sistemas es un desafío significativo. La información de un paciente suele estar distribuida en múltiples sistemas que no siempre se comunican entre sí de manera eficiente, lo que dificulta la integración y uso adecuado de los datos. Dentro de las fuentes de información de pacientes, los dispositivos de monitorización y pruebas tienen el potencial de recoger datos de salud de los pacientes de manera continua y en formatos heterogéneos. Esta información, para su correcta utilización en la atención de los pacientes, debería estar integrada en los sistemas de historia clínica. Entre las técnicas de diagnóstico y dispositivos de monitorización, el uso de la bioimpedancia, una técnica que permite medir la composición corporal y otras variables clínicas importantes, plantea un reto adicional al intentar incorporar estos datos en sistemas de información sanitaria ya existentes. Para facilitar la integración de datos entre sistemas separados, varias organizaciones han propuesto diversos estándares para el intercambio de información sanitaria a lo largo de los últimos años. Entre ellos destaca FHIR, un estándar desarrollado por HL7 (Health Level Seven International) que busca mejorar la interoperabilidad entre sistemas de información sanitaria, permitiendo un intercambio de datos más efectivo y seguro. El objetivo de este trabajo es desarrollar una aplicación que sirva como intermediario entre los dispositivos de bioimpedancia y las organizaciones sanitarias facilitando la integración de los datos de bioimpedancia mediante el estándar de interoperabilidad FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) para su posterior envío a dichas organizaciones, además de realizar un almacenamiento para la persistencia de datos. A medida que pasan los días, la velocidad y la rapidez en todos los ámbitos de la vida aumentan, mientras que la paciencia disminuye y el tiempo se vuelve más escaso. Por lo tanto, un aspecto crucial en la gestión de datos es el ahorro de tiempo. Esta aplicación facilita la toma de decisiones clínicas al centralizar y estandarizar la información relevante, permitiendo acceder a los profesionales de la salud a datos precisos y actualizados, lo que les permite tomar decisiones informadas de manera más rápida y con mayor confianza, mejorando la calidad de la atención al paciente. La automatización en la lectura, almacenamiento y mapeo de los datos reduce el esfuerzo manual y minimiza los errores, lo que a su vez optimiza el flujo de trabajo en los entornos médicos. Esto no solo acelera los procesos, sino que también mejora la precisión de los datos manejados. En este trabajo, se hace uso del estándar FHIR junto con su API (HAPI FHIR) para realizar el mapeo de los datos recibidos del dispositivo de bioimpedancia. De los cuatro recursos más importantes a usar, el recurso Observation es el recurso que destaca ya que es el que almacena toda la información referida a los datos de bioimpedancia de los pacientes, junto con los recursos Patient y Device. Una vez mapeados los datos, son enviados a un servidor FHIR público de pruebas, el cual se utiliza para simular las organizaciones sanitarias que recibirán lo datos enviados por parte de la aplicación desarrollada. Adicionalmente, los datos se persisten en una base de datos local, para la cual se ha utilizado SQLite. Concluyendo, esta aplicación sienta las bases para futuras mejoras y expansiones, como la inclusión de servicios en tiempo real o la creación de un servidor FHIR propio, lo que lo convierte en un servicio flexible, seguro y preparado para los desafíos futuros.
Desarrollo de aplicación para implementar algoritmos diagnósticos de urgencias hospitalarias
(2024) Márquez Lavado, Francisco Javier; Fornés Rumbao, José Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El registro de datos para fines estadísticos con el objetivo de optimizar el rendimiento de un servicio, actualmente se ha extendido a cualquier ámbito de la vida. De esta forma, el ámbito sanitario no queda exento de ello, convirtiéndose en uno de los más interesantes para la aplicación de este procedimiento, pues el uso de la estadística y valores predictivos es esencial para obtener resultados más precisos, en un área donde las consecuencias de los errores pueden llegar a ser críticas. Así, este proyecto se ha enfocado en la creación de una aplicación móvil cuyo fin es asistir la atención de pacientes en consultas de urgencias hospitalarias y, para ello, utiliza registros de uso de los distintos protocolos de actuación que tiene disponible, calculando las probabilidades con la que pacientes anteriores de similares características obtuvieron los distintos diagnósticos posibles. La tecnología seleccionada para desarrollar la aplicación ha sido React Native, una de las más populares actualmente debido a su versatilidad. Esta permite la creación de aplicaciones móviles tanto en Android como en iOS a través del mismo código, ofreciendo además un rendimiento cercano al de una aplicación nativa, lo que conlleva un ahorro de costes significativo sin sacrificar la experiencia de usuario.
Salesforce como CRM en la Administración de Fincas
(2024) Cabeza Muñoz, Sara; Sierra Collado, Antonio Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este Trabajo de Fin de Grado estudia el desarrollo e implementación de un sistema en Salesforce para su uso como herramienta de gestión de relaciones con clientes en el ámbito de la administración de fincas. Este sector en auge requiere soluciones eficientes para la gestión de relaciones con los clientes y la optimización de procesos internos y, dada la complejidad de la gestión inmobiliaria y las nuevas demandas del mercado, la utilización de sistemas Customer Relationship Management (CRM) como modelo de negocio mejora no sólo la atención al cliente y la gestión comercial, sino también el proceso de venta y la productividad. En primer lugar, se presenta una introducción a los conceptos relacionados con CRM, a la que acompañan la descripción de los objetivos y la estructura del proyecto. Después, la sección dedicada al estado del arte ofrecerá una visión general acerca de CRM, centrándose en las soluciones basadas en la nube y analizando a su vez las principales plataformas del mercado actual: Salesforce, SAP y Oracle. Aquí, nos detendremos especialmente en Salesforce por ser la elegida para el caso de estudio que se llevará a cabo posteriormente. Habiendo seleccionado Salesforce como la herramienta a emplear en nuestro proyecto, se considera oportuno profundizar en su ecosistema de forma que se cubran aspectos clave como la configuración de datos, la automatización de procesos y el desarrollo de funcionalidades a través de herramientas como Apex o componentes Lightning, que permiten adaptar la plataforma a las necesidades específicas de la empresa. La siguiente sección gira en torno al elemento principal del proyecto: el caso de estudio. Por tanto, se detallará la creación e implementación de una solución Salesforce para la empresa “AdminFincas”, compañía ficticia dedicada a la gestión de propiedades. El contexto, los objetivos y la metodología de trabajo empleada se definirán primeramente para dar paso al análisis funcional y técnico donde se explican la arquitectura del sistema y las funcionalidades específicas que necesita nuestra empresa. Después, se presentará el desarrollo de la solución señalando a su vez las herramientas utilizadas y las decisiones técnicas que guiaron el proceso de ejecución. También se muestran las pruebas que se realizaron para su validación. Finalmente, se revelan las conclusiones extraídas de los datos que obtuvimos y se plantean algunas líneas de trabajo de cara al futuro. A lo largo del estudio, se presta especial atención a cómo las funciones de Salesforce (configuración de datos, automatización de procesos, capacidades de personalización, etc.) pueden aprovecharse para satisfacer las necesidades específicas de las empresas de gestión de propiedades. Este proyecto demuestra cómo una solución CRM bien implementada puede mejorar el servicio al cliente, agilizar los procesos de ventas y mejorar la productividad general en el sector de la gestión de propiedades.

Examinar

Envíos recientes