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Gorelova, Anastasiia

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Anastasiia

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    Artículo
    Aplicación de Digital Twin a los Sistemas Inteligentes de Monitorización de la Salud para el tratamiento de las enfermedades respiratorias
    Gorelova, Anastasiia; Melia, Santiago. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Según Organización Mundial de la Salud (OMS)- la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (COPD) es la tercera causa de muerte en el mundo, representando aproximadamente el 6+ACU de todas las muertes. Enfermedades respiratorias crónicas (CRD) no son curables, pero varias formas de tratamiento pueden ayudar a controlar los síntomas y mejorar la calidad de vida de las personas que padecen la enfermedad. Los pacientes con CRD y con necesidad de rehabilitación se enfrentan a muchos problemas debido a: la falta de profesionales e instituciones en el campo de la CRD+ADs no reciben un tratamiento regular+ADs hacinamiento de los hospitales con pacientes+ADs un alto riesgo de infección duran-te una epidemia. Por lo tanto, existe la necesidad de utilizar Sistemas Inteligentes de Monitorización de la Salud que gestionen la prevención, el tratamiento de las CRD y la rehabilitación, mediante la realización de una constante monitorización remota de los parámetros de la salud y del medio ambiente. En este trabajo, proponemos un framework llamado MoSTHealth, basado en Digital Twins y Model-Driven Engineering (MDE), que permite a los expertos sanitarios modelar un escenario personalizado de SHMS por tratamiento y por paciente. Gracias a la MDE, el escenario simulado permite generar una arquitectura de nube empresarial orientada a servicios que integra un módulo de predicción basado en el machine learning y el análisis de datos. MoSTHealth proporciona una mejora en la eficacia de los tratamientos y por lo tanto, en la calidad de la vida de los pacientes con enfermedades respiratorias.
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    Artículo
    Simulación de Sistema de Monitoreo de Salud Inteligente basada en Digital Twin
    Gorelova, Anastasiia; Melia, Santiago; Gadzhimusieva, Diana. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    Un informe reciente de la Organización Mundial de la Salud (OMS) revela que aproximadamente el 17.5% de la población mundial sufre de infertili-dad, subrayando la necesidad urgente de ampliar el acceso a tratamientos de fertilidad. A pesar de los avances en el tratamiento de la fertilidad, siguen careciendo de seguimiento a distancia debido a la falta de dispositivos fia-bles y de sistemas inteligentes de seguimiento de la salud (SHMS) que mi-dan y transmitan datos de salud en tiempo real. SHMSs podrían revolucio-nar la atención médica al mejorar la calidad y eficiencia de los tratamientos, reducir costos y ampliar el acceso a los tratamientos. En este contexto, pro-ponemos un SHMS alimentado con novedoso biosensor hormonal para el seguimiento de tratamientos de reproducción asistida. La inclusión de un bloque de simulación, que se fundamenta en el paradigma Digital Twin creando una réplica virtual del biosensor, permite modelar el comporta-miento del biosensor y llevar a cabo la evaluación e integración del SHMS en la práctica clínica antes de completar el desarrollo del biosensor.