Supporting Transaction Predictability in Replicated DRTDBS

Shrivastava, Pratik; Shanker, Udai

doi:10.1007/978-3-030-05366-6_10

“…La predictibilidad depende de una serie de factores, como la interacción con el subsistema indeterminista, los requisitos de datos de RTT, los recursos y los conflictos de datos entre diferentes RTT de procesamiento, el mecanismo de recuperación tradicional y la coherencia mutua entre los datos replicados (7).…”

Section: Predictibilidadunclassified

Predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM

Ventura-Fernández

¹

,

Vidalón-Soldevilla

²

,

Ventura-Fernández

³

2021

revistavive

1

0

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El presente estudio trata sobre una revisión documental relacionada con la predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM, el cual tiene como objetivo principal “conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico con Watson de IMB “se ha utilizado un diseño no experimental de corte cualitativo donde las técnicas de recolección de datos han sido la revisión documental y el análisis de datos provenientes de estudios realizados por expertos que validan el uso de este tipo de tecnología, de acuerdo a los documentos consultados y en función de la opinión de los expertos se puede referir que la hipótesis planteada “el conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IMB contribuye a su implementación en el diagnóstico de enfermedades de orden oncológico” se cumple y como parte de algunas de las conclusiones las cuales refiere que el uso de este tipo de tecnología aporta a la prontitud en la generación de diagnósticos más certeros y con un nivel de predictibilidad media – alta, al igual que es una oportunidad para el trabajo colaborativo entre profesionales de la salud y representa la necesidad imperante de actualizar sus conocimientos para proporcionar datos de calidad que faciliten una mayor predictibilidad del diagnóstico.

show abstract

“…La predictibilidad depende de una serie de factores, como la interacción con el subsistema indeterminista, los requisitos de datos de RTT, los recursos y los conflictos de datos entre diferentes RTT de procesamiento, el mecanismo de recuperación tradicional y la coherencia mutua entre los datos replicados (Shrivastava & Shanker, 2019).…”

Section: Predictibilidadunclassified

Predictibilidad en el Dianostico usando Inteligencia artificial

Zuleta¹

2021

DT

0

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El presente estudio trata sobre una revisión documental relacionada con la predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IBM, el cual tiene como objetivo principal “conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico con Watson de IMB “se ha utilizado un diseño no experimental de corte cualitativo donde las técnicas de recolección de datos han sido la revisión documental y el análisis de datos provenientes de estudios realizados por expertos que validan el uso de este tipo de tecnología, de acuerdo a los documentos consultados y en función de la opinión de los expertos se puede referir que la hipótesis planteada “el conocer el nivel de predictibilidad en el diagnóstico utilizando Watson de IMB contribuye a su implementación en el diagnóstico de enfermedades de orden oncológico” se cumple y como parte de algunas de las conclusiones las cuales refiere que el uso de este tipo de tecnología aporta a la prontitud en la generación de diagnósticos más certeros y con un nivel de predictibilidad media – alta, al igual que es una oportunidad para el trabajo colaborativo entre profesionales de la salud y representa la necesidad imperante de actualizar sus conocimientos para proporcionar datos de calidad que faciliten una mayor predictibilidad del diagnóstico.

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“…La predictibilidad depende de una serie de factores, como la interacción con el subsistema indeterminista, los requisitos de datos de RTT, los recursos y los conflictos de datos entre diferentes RTT de procesamiento, el mecanismo de recuperación tradicional y la coherencia mutua entre los datos replicados (Shrivastava & Shanker, 2019).…”

Section: Predictibilidadunclassified