This research aims to cover a need to be able to classify according to the funds of eyes in diabetic retinopathy disease, how to convert to gray tone, perform an equalization, apply the canny edge highlighting algorithm and apply morphological operations so that a SOM (self-organization map) neural network can be entered and classified. To achieve this, it is classified as 0 to diabetic retinopathy, 1 to glaucoma and 3 to healthy eyes. To corroborate this strategy, a public database of Fundus-images has been taken, being 45 images of eyes for training and for tests 15 images that were not part of the training were used and for the tests 3 images that were not part of the training were used and each grayscale image is scaled to a dimension of 256x256 pixels, managing to demonstrate with this strategy an affectivity of 93.7% certainty in the identification of class of eye disease.

La presente investigación propone un Prototipo basado en Lenguaje ensamblador para la transferencia de datos por medio de ondas de radio frecuencia en campo abierto, para lo cual se diseñó una arquitectura basado en Lenguaje ensamblador usando un microcontrolador PIC16F628A. Se utilizó un diseño de investigación tipo descriptivo, con una muestra de 30 pruebas; comparándose costos de hardware del Prototipo con los costos de hardware de otrastecnologías como: wireless y bluetooh, obteniéndose la distancia máxima de transmisión de datos por medio de ondas de radio frecuencia en campo abierto, transmitiendo datos (cadenas de 20 caracteres) a una mayor distancia con menor perdida de bytes en relación a las demás tecnologías de Bluetooh y Wireless. Se concluye que el prototipo basado en Lenguaje ensamblador transmite eficientemente respecto a la cantidad de bytes perdidos en campo abierto y a menor costo que los demás.

La presente investigación se trata de que, a partir de las diferentes pruebas realizadas en base a datos obtenidos de tipo señales de frecuencias electroencefalograma (EEG), desde un dispositivo OpenBCI, queremos detectar la actividad eléctrica característica o particular del cerebro (específicamente para generar ordenes), mediante pequeños discos metálicos o electrodos, este dispositivo se fija en el cuero cabelludo y se obtiene mediante un sensor de frecuencias. Saber que las neuronas del cerebro se comunican a través de impulsos eléctricos y están activas en todo momento, incluso mientras duermes. Esta actividad eléctrica se manifiesta como líneas onduladas en un registro de EEG, este insumo permite realizar pruebas a partir de los patrones característicos, así como del proceso de aprendizaje de dichos patrones en base a una red neuronal artificial de tipo backpropagation, mostrando los resultados de entrenamiento y las pruebas en un entorno colab y con un lenguaje de programación Python 3.9

This research aims to cover a need to predict the behavior of the number of deaths in a country that has ended quarantine due to Covid-19.To achieve this, a backpropagation neural network was used as a prediction tool. Taking a public database the country Denmark's death data from Covid-19, with the data accumulated in the range of March 16, 2020 to May 10, 2020 being the inputs for the neural network, managing to predict for May 11, 2020 a cumulative of 209 deaths, implying a forecast of 2 deaths of error according to those that have actually been published of accumulated of 210 deaths. This result represents 98.8% effectiveness.

El constante avance tecnológico ha permitido la evolución de la práctica médica, generando el concepto denominado salud digital, que consiste en incorporar las tecnologías de información y comunicación a los productos, servicios y procesos de atención sanitaria. Una de las herramientas que permiten este avance es la Inteligencia Artificial (IA), una rama de la informática que desarrolla algoritmos capaces de aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. Este estudio se identifica cómo la investigación, las decisiones de diagnóstico, el tratamiento en pacientes y la planificación para la prevención y control de la salud están siendo optimizados gracias a la implementación de la IA, mostrando análisis cuantitativos al nivel de interés y aplicación asociado a estos cuatro procesos con respecto a las enfermedades que más afectan a la población de Perú y Latinoamérica.