Evaluación de potencial del internet de las cosas en la salud mediante mapas cognitivos difusos

La Internet de las cosas ha extendido su aplicación a casi todos los aspectos de nuestras vidas durante los últimos años. Incluso el sector de la salud ha aprovechado la IO. Las tecnologías de identificación por radiofrecuencia y ZigBee pueden utilizarse para reducir los tiempos de trabajo y los cos...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Miguel Ángel Quiroz Martínez, Rodrigo Alexander Arguello Ruiz, Mónica Daniela Gómez Ríos, Maikel Yelandi Leyva Vázquez
Formato:	article
Lenguaje:	ES
Publicado:	Universidad de Cienfuegos 2020
Materias:	factores críticos de éxito toma de decisiones tecnología salud enfoque estratégico mapas cognitivos difusos Education L Education (General) L7-991
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/14560c386ca94702978a0a0fcaa0f38c
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spelling	oai:doaj.org-article:14560c386ca94702978a0a0fcaa0f38c2021-11-08T15:01:57ZEvaluación de potencial del internet de las cosas en la salud mediante mapas cognitivos difusos 1990-8644https://doaj.org/article/14560c386ca94702978a0a0fcaa0f38c2020-07-01T00:00:00Zhttps://conrado.ucf.edu.cu/index.php/conrado/article/view/1397/1387https://doaj.org/toc/1990-8644La Internet de las cosas ha extendido su aplicación a casi todos los aspectos de nuestras vidas durante los últimos años. Incluso el sector de la salud ha aprovechado la IO. Las tecnologías de identificación por radiofrecuencia y ZigBee pueden utilizarse para reducir los tiempos de trabajo y los costos, conectando dispositivos inteligentes a Internet, lo que permite crear sistemas de vigilancia y control para los pacientes en hospitales y clínicas. Los mapas cognitivos difusos (FCM) mejoran los mapas cognitivos, describiendo la fuerza de la relación mediante el uso de valores difusos en el intervalo [-1,1]. Dada la gran utilidad de los FCM, se han extendido para modelar diversas situaciones. De esta manera, pueden ser utilizados para representar modelos mentales y ser de gran ayuda en los procesos de toma de decisiones. Esta metodología permite crear y enriquecer modelos de decisión, en los que se representa información vaga e imprecisa a través de variables lingüísticas. En este trabajo proponemos modelar un FCM definiendo los factores críticos de éxito de los proyectos de IO aplicados a la salud. Después de procesar la matriz de adyacencia, los valores de indigencia, desgraduación y centralidad de cada factor, concluimos que el factor más importante es la disminución de la mortalidad.Miguel Ángel Quiroz Martínez Rodrigo Alexander Arguello RuizMónica Daniela Gómez RíosMaikel Yelandi Leyva VázquezUniversidad de Cienfuegosarticlefactores críticos de éxitotoma de decisionestecnologíasaludenfoque estratégicomapas cognitivos difusosEducationLEducation (General)L7-991ESRevista Conrado, Vol 16, Iss 75, Pp 131-136 (2020)
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description	La Internet de las cosas ha extendido su aplicación a casi todos los aspectos de nuestras vidas durante los últimos años. Incluso el sector de la salud ha aprovechado la IO. Las tecnologías de identificación por radiofrecuencia y ZigBee pueden utilizarse para reducir los tiempos de trabajo y los costos, conectando dispositivos inteligentes a Internet, lo que permite crear sistemas de vigilancia y control para los pacientes en hospitales y clínicas. Los mapas cognitivos difusos (FCM) mejoran los mapas cognitivos, describiendo la fuerza de la relación mediante el uso de valores difusos en el intervalo [-1,1]. Dada la gran utilidad de los FCM, se han extendido para modelar diversas situaciones. De esta manera, pueden ser utilizados para representar modelos mentales y ser de gran ayuda en los procesos de toma de decisiones. Esta metodología permite crear y enriquecer modelos de decisión, en los que se representa información vaga e imprecisa a través de variables lingüísticas. En este trabajo proponemos modelar un FCM definiendo los factores críticos de éxito de los proyectos de IO aplicados a la salud. Después de procesar la matriz de adyacencia, los valores de indigencia, desgraduación y centralidad de cada factor, concluimos que el factor más importante es la disminución de la mortalidad.
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