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Artículos originales

Repositorio Institucional de contenido educativo de la Escuela Latinoamericana de Medicina (ELAM)Con el propósito de implementar el servicio de repositorio que facilite su gestión, preservación y reutilización de los recursos educativos, así como el establecimiento de políticas de auto archivo y acceso libre en la Escuela Latinoamericana de Medicina. Se ejecutó un proyecto de desarrollo tecnológico para el cual se realizó un estudio descriptivo y transversal, durante los meses septiembre de 2012 a enero del 2013. Se utilizó un grupo de Informantes clave constituido por 13 individuos. Fueron utilizados como métodos el análisis histórico-lógico, el análisis documental, el análisis y la síntesis de la información y la entrevista al grupo de Informantes clave para identificar los requerimientos en cuanto a contenido, formato de archivos y organización del contenido. Como resultados se obtuvo que el repositorio, es creado con Eprints, almacena recursos educativos, en diferentes formatos, proyectos de investigación, informes y presentaciones, además de tesis de maestría y doctorales, organizado por índices de contenido, permite el autoarchivo y establece como modalidad de publicación el depósito semimediado. El servicio está disponible para los usuarios de la Intranet en la dirección electrónica: http://archivoelam.sld.cu. Se concluyó que para el diseño del repositorio se determinó utilizar la aplicación Eprints tiene como modalidad de publicación el depósito semimediado y permite el archivo de recursos educativos, tesis de maestría y doctorales en cualquier formato, organizados por índices, está disponible para usuarios de la Intranet. Palabras Clave: iniciativa de acceso abierto, repositorio, recursos educativos.
Alexander Ochoa Agüero, Dalier Pérez Águila, Yali Bles Port
92 lecturas
Aurelio Antelo-Collado, Juan L. Paneque-Pérez, María C. Hernández-Govea, Ramón Carrasco-Velar
89 lecturas
Silena Herold-Garcia, Pedro Marrero-Fernández, Manuel González-Hidalgo, Antoni Jaume-i-Capó, Arnau Mir
136 lecturas
Metodología para el análisis de estabilidad de sistemas de ecuaciones diferenciales N-DimensionalesEl análisis de la estabilidad que presentan los sistemas al estar frente a determinadas variaciones de las condiciones iniciales y de los parámetros que lo caracterizan, es hoy uno de los importantes estudios que se realizan a los sistemas dinámicos. Los métodos existentes hasta el momento no permiten hacer dicho análisis en más de una serie temporal a la vez, pues por lo general anulan la facultad de reunir en un mismo estudio la posibilidad de verificar cómo influyen las variaciones. Es por ello que el presente trabajo tiene la finalidad de poner en manos de los investigadores una metodología que permite estudiar la estabilidad de los Sistemas de Ecuaciones Diferenciales n-dimensionales, respecto a la variación de los parámetros del mismo e interpretar los resultados obtenidos. Específicamente como parte esencial de la metodología se utilizó la función lyapunov desarrollada dentro del asistente matemático Matlab y para el análisis de esos resultados se incluyó la técnica de Minería de Datos: Árboles de Decisión, además deseando tener resultados en el menor tiempo posible, se trabajó con la Plataforma de Tareas Distribuidas T-arenal. Se aplicó la metodología a un caso de estudio reportado en la literatura y se comprobó que se obtenía la misma clasificación de estabilidad o inestabilidad. Por otro lado al realizar el análisis en una cantidad de series temporales, el tiempo en que se obtuvo el resultado fue considerablemente pequeño, teniendo en cuenta su complejidad.
Palabras Clave: series temporales, estabilidad, exponente de Lyapunov.
Yunet González Mulet, Noel Moreno Lemus, Edel Moreno Lemus
109 lecturas
Marta Rosa Abreu Bosch, Virginia Barrera, Idalmis Ordoñez Morález, Mirna Cabrera Hernández, Rosalía Lucía Cue Delgado, Lizet Cabrera Montoya, Nelson J. Suárez Fabre
119 lecturas
Sistema de soporte a las decisiones clínicas relacionadas con el diagnóstico precoz de enfermedadesLa reducción de inconvenientes y morosidades que existen en el proceso de atención al paciente es prioridad para el Sistema Nacional de Salud de Cuba. En este sentido la utilización de los Sistemas de Soporte para la Toma de Decisiones (CDSS), actúan como componente fundamental en la informatización de la capa clínica, en aras de reducir el error médico y mejorar los procesos de salud. La presente investigación está enfocada en implementar un sistema de soporte a las decisiones clínicas relacionadas con el diagnóstico precoz de enfermedades, que funcione como componente horizontal del módulo Consulta Externa del Sistema de Información Hospitalaria. Con el desarrollo del sistema se proveerá al personal facultativo de información oportuna y precisa, útil para garantizar la calidad en la atención médica. Para la realización del mismo se utilizaron las herramientas OpenCDS como servicio de soporte a la decisión y Drools Guvnor para la creación de las reglas que conforman el módulo de conocimiento, además se garantizó que el intercambio y mensajería de los datos estuviese basado en estándares. Como resultado final se obtuvo un servicio de soporte a las decisiones clínicas relacionadas con el diagnóstico precoz del cáncer de mama, que brinda recomendaciones al personal facultativo que interactúa con el módulo de Consulta Externa, en cuanto a la realización de exámenes clínicos a los pacientes en el tiempo adecuado.
Palabras Clave: sistema, decisiones, diagnóstico, estándares, información, recomendaciones, exámenes.
Fernando Valdivia Navarro, Deliannis Pérez Rosa
127 lecturas
Michel Alvarez Cancio, Reyder Cruz de la Osa, Iván Hernández López
84 lecturas
Algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de neuronas piramidales afectadas por el envejecimientoUna caracterización morfológica precisa de las múltiples clases neuronales del cerebro facilitaría la elucidación de la función cerebral y los cambios funcionales que subyacen a los trastornos neurológicos tales como enfermedades de Parkinson o la Esquizofrenia. El análisis morfológico manual es muy lento y sufre de falta de exactitud porque algunas características de las células no se cuantifican fácilmente. Este artículo presenta una investigación en la clasificación automática de un conjunto de neuronas piramidales de monos jóvenes y adultos, las cuales degradan su estructura morfológica con el envejecimiento. Un conjunto de 21 características se utilizaron para describir su morfología con el fin de identificar las diferencias entre las neuronas. En este trabajo se evalúa el desempeño de cuatro métodos de aprendizaje automático populares en la clasificación de árboles neuronales. Los métodos de aprendizaje de máquinas utilizadas son: máquinas de vectores soporte (SVM), k-vecinos más cercanos (KNN), regresión logística multinomial (MLR) y la red neuronal de propagación hacia atrás (BPNN). Los resultados mostraron las ventajas de MLR y BPNN con respecto a los demás para estos fines. Estos algoritmos de clasificación automáticaofrecen ventajas sobre la clasificación manualbasada en expertos.Mientras que la neurociencia está pasando rápidamente a datos digitales, los principios detrás de los algoritmos de clasificación automática permanecen a menudo inaccesibles para los neurocientíficos, lo que limita las posibilidades de avances.
Palabras Clave: neuronas, neuroinformática, aprendizaje automático, clasificadores.
Duniel Delgado Castillo, Rainer Martín Pérez, Leonardo Hernández Pérez, Rubén Orozco Morález, Juan Lorenzo Ginori
104 lecturas
Beyda González Camacho, Francisco L. Moreno Martínez, Raúl Dueñas Fernández
172 lecturas
Reinaldo Menéndez Alonso, Bárbaro López-Portilla Vigil, Andy Duarte Taño, Ivis Orea Cordero
135 lecturas