Examinando por Autor "Torres, Romina"
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Ítem Acceptability of HPV Vaccines: A Qualitative Systematic Review and Meta-Summary(Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2024-09-23) Urrutia, María-Teresa; Araya, Alejandra-Ximena; Gajardo, Macarena; Chepo, Macarena; Torres, Romina; Schilling, AndreaIn 2006, the human papillomavirus (HPV) vaccine was approved for use as an effective intervention for reducing the risk of developing cervical cancer; however, its successful implementation is dependent on acceptability. This study aims to provide a comprehensive understanding of the reasons that favor or do not favor the acceptability of HPV vaccines. Methods: We conducted a systematic review and meta-summary of qualitative research on 16 databases. A total of 32 articles that considered the perspectives of vaccine users, their parents, and the professionals who care for them were reviewed. Synthesis was conducted as described by Sandelowski and Barroso. Results: We used inductive and deductive methods to obtain a total of 22 dimensions, out of which three issues stood out that should be considered to improve acceptability and are formed by three groups of study, namely, information about the vaccine, fears and side effects, and sexuality associated with the vaccine. Conclusions: Acceptability, as well as adherence to HPV vaccination, is a complex concept. This review highlights the perspectives of the three sets of actors involved in the process (i.e., users, parents, and professionals) and views these factors in relation to acceptability as a guide for new interventions.Ítem Agencia en Línea 3.0(Universidad Andrés Bello, 2014) Quinteros Peñafiel, Tomás; Zúñiga Ballesteros, Iván; Torres, Romina; Facultad de IngenieríaEl sistema web Agencia en Línea 2.0 permite a los clientes de las agencias de aduana, es decir, a importadores y exportadores, solicitar información de sus operaciones de comercio exterior, visualizar todos los documentos asociados a estas operaciones y ver en línea el detalle y estado de sus declaraciones de ingreso (DIN) y sus documentos únicos de salida (DUS). Este proyecto y la nueva versión del sistema Agencia en Línea consiste en un cambio interno en la arquitectura de la versión actual y busca dar solución al problema que tienen los clientes de los agentes de aduana que son los exportadores e importadores, el problema ocurre porque la aplicación web por donde están visualizando el detalle de sus documentos, tiene actualmente una generación de informes excesivamente lenta, lo que como consecuencia lleva a los clientes de las agencias de aduana a no ocupar la aplicación. En consecuencia, los importadores y exportadores realizan la solicitud de los documentos vía email o vía teléfono hacia sus agentes de aduana, lo que genera un gasto adicional para las agencias, ya que los ejecutivos invierten sus horas de trabajo en atender esas solicitudes. La solución propuesta será una migración del sistema, realizando un cambio en la arquitectura, buscando así disminuir el tiempo que tarda actualmente el sistema en mostrar el detalle de los documentos, para dar respuesta a la visualización y generación de informes. La metodología de desarrollo a utilizar es el Proceso Unificado de Rational (RUP) por varios razones, entre ellas por el hecho que se centra en la arquitectura del sistema, haciendo relación a nuestra solución propuesta para este proyecto, además le daremos prioridad a los riesgos en las etapas tempranas del proyecto, otra ventaja de utilizar RUP. Durante el desarrollo de la aplicación web, se fue realizando un seguimiento y testing del sistema, liberando versiones con sus respectivos release notes que detallan funcionalidades nuevas, así como tickets corregidos y problemas abiertos o cerrados.Ítem Air quality assessment and pollution forecasting using artificial neural networks in Metropolitan Lima-Peru(Nature Research, 2021-12) Hoyos Cordova, Chardin; Lopez Portocarrero, Manuel Niño; Salas, Rodrigo; Torres, Romina; Canas Rodrigues, Paulo; López-Gonzales, Javier LinkolkThe prediction of air pollution is of great importance in highly populated areas because it directly impacts both the management of the city’s economic activity and the health of its inhabitants. This work evaluates and predicts the Spatio-temporal behavior of air quality in Metropolitan Lima, Peru, using artifcial neural networks. The conventional feedforward backpropagation known as Multilayer Perceptron (MLP) and the Recurrent Artifcial Neural network known as Long Short-Term Memory networks (LSTM) were implemented for the hourly prediction of PM10 based on the past values of this pollutant and three meteorological variables obtained from fve monitoring stations. The models were validated using two schemes: The Hold-Out and the Blocked-Nested Cross-Validation (BNCV). The simulation results show that periods of moderate PM10 concentration are predicted with high precision. Whereas, for periods of high contamination, the performance of both models, the MLP and LSTM, were diminished. On the other hand, the prediction performance improved slightly when the models were trained and validated with the BNCV scheme. The simulation results showed that the models obtained a good performance for the CDM, CRB, and SMP monitoring stations, characterized by a moderate to low level of contamination. However, the results show the difculty of predicting this contaminant in those stations that present critical contamination episodes, such as ATE and HCH. In conclusion, the LSTM recurrent artifcial neural networks with BNCV adapt more precisely to critical pollution episodes and have better predictability performance for this type of environmental data.Ítem An architecture based on computing with words to support runtime reconfiguration decisions of service-based systems(Atlantis Press, 2018) Torres, Romina; Salas, Rodrigo; Bencomo, Nelly; Astudillo, HernánService-based systems (SBSs) need to be reconfigured when there is evidence that the selected Web services configurations no further satisfy the specifications models and, thus the decision-related models will need to be updated accordingly. However, such updates need to be performed at the right pace. On the one hand, if the updates are not quickly enough, the reconfigurations that are required may not be detected due to the obsolescence of the specification models used at runtime, which were specified at design-time. On the other hand, the other extreme is to promote premature reconfiguration decisions that are based on models that may be highly sensitive to environmental fluctuations and which may affect the stability of these systems. To deal with the required trade-offs of this situation, this paper proposes the use of linguistic decision-making (LDM) models to represent specification models of SBSs and a dynamic computing-with-words (CWW) architecture to dynamically assess the models by using a multi-period multi-attribute decision making (MP-MADM) approach. The proposed solution allows systems under dynamic environments to offer improved system stability by better managing the trade-off between the potential obsolescence of the specification models, and the required dynamic sensitivity and update of these models. © 2018, the Authors.Ítem Desarrollo de plataforma inter empresas para ASIVA (Mercado ASIVA)(Universidad Andrés Bello, 2018) Algüello Lorca, Carlos Esteban; Torres, Romina; Facultad de Ingeniería“La Asociación de Empresas de la V Región - ASIVA, es una asociación gremial multisectorial sin fines de lucro que agrupa a grandes, medianas y pequeñas empresas de los sectores industriales, productivos y de servicios de la Región de Valparaíso. Como organización comprometida con el desarrollo y crecimiento de la Región, busca generar lazos entre el sector público-privado, para ser un aporte significativo en el fomento del quehacer productivo de las empresas de la Región. Desde sus inicios, ASIVA hizo públicos los principios y valores que desarrollaría a favor de los industriales, destacando entre ellos: fomentar el desarrollo industrial de la V Región, sustentar el quehacer gremial en un constante espíritu de superación y mantener y promover la solidaridad en relación a las actividades comunes.”1 En el presente proyecto se busca otorgar un medio para que las empresas socias de ASIVA puedan generar lazos de manera más fácil y directa.Ítem Femicide and Attempted Femicide before and during the COVID-19 Pandemic in Chile(MDPI, 2022-07-01) Cantor, Erika; Salas, Rodrigo; Torres, RominaExperts and international organizations hypothesize that the number of cases of fatal intimate partner violence against women increased during the COVID-19 pandemic, primarily due to social distancing strategies and the implementation of lockdowns to reduce the spread of the virus. We described cases of attempted femicide and femicide in Chile before (January 2014 to February 2020) and during (March 2020 to June 2021) the pandemic. The attempted-femicide rate increased during the pandemic (incidence rate ratio: 1.22 [95% confidence interval: 1.04 to 1.43], p value: 0.016), while the rate of femicide cases remained unchanged. When a comparison between attempted-femicide and femicide cases was performed, being a foreigner, having an intimate partner relationship with a perpetrator aged 40 years or more, and the use of firearms during the assault were identified as factors associated independently with a higher probability of being a fatal victim in Chile. In conclusion, this study emphasizes that attempted femicide and femicide continued to occur frequently in family contexts both before and during the COVID-19 pandemic. © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.Ítem Método de desarrollo de arquitectura empresarial para el intercambio de datos transfronterizos sobre tecnología de Ledger Distribuido(Universidad Andrés Bello, 2021) Farías Díaz, Guillermo; Torres, Romina; Facultad de IngenieríaEl intercambio de información transfronterizo entre organizaciones es un aspecto relevante para la cooperación entre naciones y la facilitación de las cadenas logísticas, procesos que necesitan de una operación global coordinada. En este intercambio los datos son generados y consumidos bajo distintos contextos regulatorios de negocio, legales como tecnológicos. Es así como se requiere de la generación de entornos confiables y seguros para su gestión, aún más cuando esta información pudiera contener datos de alta sensibilidad. El uso de tecnologías de ledger distribuido (DLTs) aportan una base tecnológica adecuada a las necesidades de este escenario, habilitando la generación de confianza sin intermediarios. Se propone el uso de una arquitectura empresarial que logre cubrir los distintos puntos de vista de interés e intereses, presentes en las instituciones, para de esta manera bajar la incertidumbre de los proyectos, mejorando el entendimiento y fomentando la adopción de la implementación y explotación de las DLT en escenarios de intercambio de datos transfronterizos. El presente trabajo contribuye con un método que adapta el Método de desarrollo de arquitectura (ADM) basada en The Open Group Architecture Framework (TOGAF). para asegurar que proyectos con uso de tecnologías de ledger distribuido se mantengan alineados a los objetivos estratégicos de cada organización. Este método permite tener elementos y herramientas para facilitar la adopción tecnológica y adoptar el cambio de manera integral, asegurando el lineamiento estratégico y el aporte de valor. A través de una validación basada en entrevistas a expertos y el desarrollo del método a través de un caso de estudio se podrán visualizar las oportunidades como el aumento de disponibilidad y trazabilidad, como las limitaciones como la baja capacidad transaccional que impactan en su masificación de las DLT, pero descubriendo la idoneidad de entregar valor por la tecnología en el escenario planteado.Ítem Modelo de decisión lingüístico enriquecido con LSTM para la selección de criptomonedas(Universidad Andrés Bello, 2021) Poblete Arrué, Pablo; Torres, Romina; Facultad de IngenieríaEl análisis fundamental y el análisis técnico son técnicas ampliamente utilizadas para seleccionar la alternativa de inversión que presenta mayor potencial de retorno en un horizonte de tiempo dado. Lamentablemente, en mercados con un gran número de alternativas disponibles como es el de las criptomonedas, cuyo volumen estimado supera las 10 mil transándose activamente y con inversionistas no necesariamente expertos, estas técnicas resultan inaplicables, si es necesario considerar todo el mercado a la vez. Este trabajo presenta un método para apoyar a los inversionistas en la toma de decisiones de compra de criptomonedas con una estrategia basada en comprar y vender frecuentemente (’buy-and-sell’), que consiste en un ranking dinámico diario utilizando un modelo de decisión lingüística que considera pronósticos en cada atributo de entrada para seleccionar la criptomoneda con mayor potencial de retorno como próximo objetivo de inversión. Este método es ilustrado en un caso simulado sobre un dataset experimental con observaciones diarias para 68 criptomonedas entre el 1 de marzo de 2018 al 31 de mayo de 2018. Los resultados muestran que el modelo LDM que utiliza las combinaciones de atributos Day profitability, Day variability y como tercer atributo ya sea Open, Close, Low o High, superan al final del período de inversión el retorno de lo publicado en el estado del arte en más de 300% y, si sólo se consideran los atributos Day profitability y Day variability lo supera en más de 1700%. Claramente, este método supera estrategias alternativas como 1) la basada en selección aleatoria de alternativa de inversión o 2) comprar y mantener Bitcoin o 3) invertir equitativamente y mantener inversión en todas la criptomonedas del mercado, las cuales generan retornos del 3%, -34% y 54% respectivamente.Ítem Modelo de predicción de riesgo de no rehabilitación cardiovascular con datos limitados usando transfer learning(Universidad Andrés Bello, 2022) Zurita Palma, Christopher; Torres, Romina; Nicolis, Orietta; Facultad de IngenieríaLa rehabilitación cardiovascular, es una etapa que conlleva un conjunto de esfuerzos multidisciplinarios clínicos. A causa de esto, la Fundacion Kaplan en conjunto con la Universidad de Valparaíso y la Universidad Andres Bello, han trabajado y colaborado en ´ el desarrollo de SITECard, una aplicación enfocada a la telerrehabilitación de pacientes en el programa de rehabilitación cardiovascular. Esta plataforma tiene el fin de monitorear los pacientes a distancia, reservar horas, enviar indicaciones remotas a los pacientes, entre otros. En este trabajo nos enfocamos en el componente inteligente de SITECard, el cual consiste en un modelo de aprendizaje automatico de predicción de riesgo de no rehabilitación cardiovascular. Este modelo, fue entrenado con registros retrospectivos de 207 pacientes que participaron en el tratamiento de rehabilitación cardiovascular de la fundación Kaplan, lo que es una cantidad de datos bastante limitada para la obtención de buenos resultados. El desafío que se plantea en este documento, es el de mejorar la precisión de la predicción de este modelo de aprendizaje automatico preexistente (R2 0.716 en el mejor modelo), mediante la incorporación de nuevas características, provenientes de un conjunto de datos biométricos que a su vez fue recolectado de una serie de fichas, exámenes y dispositivos clínicos. Para lograr la mejora del modelo preexistente, se ha utilizado la técnica “JDA” la cual permite realizar una adaptación de características entre conjuntos de datos con distribuciones diferentes. Con su utilización se logró una transferencia de aprendizaje basada en características, entre el conjunto de datos utilizado en el modelo preexistente y el nuevo conjunto de datos biométricos. También se han utilizado técnicas como “RFECV” para la selección de características y “Aprendizaje jerárquico”, para ayudar a lidiar con la limitada data disponible. Mediante la utilización en conjunto de todas estas técnicas se ha logrado mejorar la predicción del modelo de riesgo de no rehabilitación hasta un R2 de un 0.923, en el mejor modelo reportado.Ítem Predicting Cardiovascular Rehabilitation of Patients with Coronary Artery Disease Using Transfer Feature Learning(Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2023-02) Torres, Romina; Zurita, Christopher; Mellado, Diego; Nicolis, Orietta; Saavedra, Carolina; Tuesta, Marcelo; Salinas, Matías; Bertini, Ayleen; Pedemonte, Oneglio; Querales, Marvin; Salas, RodrigoCardiovascular diseases represent the leading cause of death worldwide. Thus, cardiovascular rehabilitation programs are crucial to mitigate the deaths caused by this condition each year, mainly in patients with coronary artery disease. COVID-19 was not only a challenge in this area but also an opportunity to open remote or hybrid versions of these programs, potentially reducing the number of patients who leave rehabilitation programs due to geographical/time barriers. This paper presents a method for building a cardiovascular rehabilitation prediction model using retrospective and prospective data with different features using stacked machine learning, transfer feature learning, and the joint distribution adaptation tool to address this problem. We illustrate the method over a Chilean rehabilitation center, where the prediction performance results obtained for 10-fold cross-validation achieved error levels with an NMSE of (Formula presented.) and an (Formula presented.) of (Formula presented.), where the best-achieved performance was an error level with a normalized mean squared error of 0.008 and an (Formula presented.) up to (Formula presented.). The results are encouraging for remote cardiovascular rehabilitation programs because these models could support the prioritization of remote patients needing more help to succeed in the current rehabilitation phase. © 2023 by the authors.Ítem Proyecto e-health(Universidad Andrés Bello, 2014) Jiménez Sobarzo, Freddy Erick; Torres, Romina; Facultad de IngenieríaEl sistema hospitalario en Chile hoy debe contemplar una modificación en el modo de atención, en la estructura operacional y de gestión a nivel de protocolos de atención y uso de las distintas tecnologías que hoy es posible implementar, las que pueden optimizar recursos, tiempo y calidad en la atención de los pacientes y el desarrollo integral de las funciones y servicios que los profesionales de la salud pueden otorgar al universo de pacientes existentes. En la actualidad en Chile está sufriendo un crecimiento exponencial de los adultos mayores y un decrecimiento en el nacimiento de nuevos niños, ante esto surgirá un aumento exponencial en la atención de urgencia de los adultos mayores. Los adultos mayores por su edad, son delicados y pueden estar propensos fácilmente enfermedades, dada esta situación la mayoría de ellos cae en un cuadro psicológico hipocondriaco somatizando distintos niveles de afecciones, esto produce una alta tasa de consultas en urgencia por adulto mayor en donde la mayoría de la atenciones es por un motivo psicosomático más bien que por una emergencia real, causando congestión en el sistema de atención sea este público o privado. En Chile como a nivel internacional se ha demostrado que a través del sistema de medicina a distancia se puede reducir la mortalidad de los pacientes y las atenciones de falsas urgencias, en la actualidad existen sistemas similares con limitantes en la integración de sensores y eficacia de protocolos de comunicación. e-Health ha sido desarrollado para brindar una solución integral en la atención de los pacientes que pueden ser atendidos con soporte en telemedicina, en su primera fase el proyecto contempla la atención del segmento adulto mayor del universo de pacientes. Su segunda fase contempla el posicionamiento de la tecnología al universo de pacientes que pueden obtener acceso a las atenciones a través de este sistema y según lo permitan los acuerdos con los proveedores de servicio de atención primaria en salud. El desarrollo del proyecto e-Health introduce una mejora al servicio, monitoreo, gestión, operación y discriminación de atención de emergencias y permite la integración de nuevos servicios de medición y control de pacientes a distancia. Este proyecto esta generado bajo los acuerdos y contratos firmados Clayster Laboratorios Chile S.A. bajo este precepto hay información y detalles técnicos los cuales no serán expuestos en este documento para cumplir los acuerdos firmados. (Véase documentos adjuntos al final de este documento).Ítem Self-improving generative artificial neural network for pseudorehearsal incremental class learning(Algorithms, 2019) Mellado, Diego; Saavedra, Carolina; Chabert, Sterena; Torres, Romina; Salas, RodrigoDeep learning models are part of the family of artificial neural networks and, as such, they suffer catastrophic interference when learning sequentially. In addition, the greater number of these models have a rigid architecture which prevents the incremental learning of new classes. To overcome these drawbacks, we propose the Self-Improving Generative Artificial Neural Network (SIGANN), an end-to-end deep neural network system which can ease the catastrophic forgetting problem when learning new classes. In this method, we introduce a novel detection model that automatically detects samples of new classes, and an adversarial autoencoder is used to produce samples of previous classes. This system consists of three main modules: a classifier module implemented using a Deep Convolutional Neural Network, a generator module based on an adversarial autoencoder, and a novelty-detection module implemented using an OpenMax activation function. Using the EMNIST data set, the model was trained incrementally, starting with a small set of classes. The results of the simulation show that SIGANN can retain previous knowledge while incorporating gradual forgetfulness of each learning sequence at a rate of about 7% per training step. Moreover, SIGANN can detect new classes that are hidden in the data with a median accuracy of 43% and, therefore, proceed with incremental class learning.Ítem Sistema de apoyo a la toma de decisiones bajo ambientes dinámicos(Universidad Andrés Bello, 2019) Silva Jeldes, Raúl; Torres, RominaLas organizaciones son sistemas complejos que evolucionan rápidamente adaptándose a diferentes situaciones que surgen en el tiempo bajo un ambiente dinámico. En en este contexto que la toma de decisiones que consideren múltiples periodos, evaluadores, criterios es hoy más relevante que nunca. Los modelos de toma de decisión dinámicos han sido propuestos para abordar la toma de decisiones en un ambiente real. Lamentablemente, a pesar de que estos modelos incorporan el consenso de cada tomador de decisiones durante cada periodo bajo consideración, la estabilidad del proceso de toma de decisiones en el tiempo se ve afectada si los diferentes elementos evaluados cambian constantemente y por lo tanto el significado de cada categoría de clasificación por cada atributo. En este proyecto se construirá un sistema de apoyo a la toma de decisiones para ambientes dinámicos, donde se utiliza toma de decisiones lingüística debido a la naturaleza no cuantificable de los atributos. Para ello primero se construirán casos sintéticos que permitan emular ambientes dinámicos que afecten la estabilidad de los algoritmos de ranking de alternativas (fundamentales para apoyar la toma de decisión de selección) que utilizan modelos multi-periodos lingüísticos para apoyar la toma de decisiones. Segundo, se construirá un algoritmo que permita mitigar el efecto de la naturaleza de los ambientes dinámicos en los significados de cada categoría lingüística (clasificación) utilizada para evaluar por los evaluadores. Tercero, se incorporará en el método de agregación de estas evaluaciones un mecanismo de aprendizajeolvido que permita mitigar el impacto del dinamismo en el significado de las categorías, con el fin de mejorar la estabilidad en el proceso de toma de decisiones en el tiempo.Ítem Sistema de información pecuario, SIPEC 2.0(Universidad Andrés Bello, 2015) Armijo Nuñez, Cristian; Torres, Romina; Lagunas, Karlo; Pinto, Oscar; Facultad de IngenieríaDurante el período comprendido entre julio 2014 y octubre 2015, la presente tesis se realiza con fin de ser un aporte al país en el área de la ganadería, en apoyo al Servicio Agrícola Ganadero (SAG) en los procedimientos de certificación animal y prevención de brotes de enfermedades animales contagiosas. El proyecto fue realizado siguiendo los pasos de desarrollo de un proyecto de Ingeniería Informática y en conjunto con la División de Protección Pecuaria y el Departamento de informática, quienes proporcionaron el material necesario relacionado al negocio de la Institución. Como resultado, presento una herramienta informática que pasará a ser parte del "Sistema de Información Pecuario (SIPEC)" integrándose a ésta para proporcionar al SAG y en su defecto, a la División de Protección Pecuaria, información de apoyo a la toma de decisiones, la cual fue lograda gracias a la unificación de procedimientos operacionales relacionados a la captura de datos afectos al tema.Ítem Visual-Predictive Data Analysis Approach for the Academic Performance of Students from a Peruvian University(MDPI, 2022-11) Orrego Granados, David; Ugalde, Jonathan; Salas, Rodrigo; Torres, Romina; López Gonzales, Javier LinkolkThe academic success of university students is a problem that depends in a multi-factorial way on the aspects related to the student and the career itself. A problem with this level of complexity needs to be faced with integral approaches, which involves the complement of numerical quantitative analysis with other types of analysis. This study uses a novel visual-predictive data analysis approach to obtain relevant information regarding the academic performance of students from a Peruvian university. This approach joins together domain understanding and data-visualization analysis, with the construction of machine learning models in order to provide a visual-predictive model of the students’ academic success. Specifically, a trained XGBoost Machine Learning model achieved a performance of up to 91.5% Accuracy. The results obtained alongside a visual data analysis allow us to identify the relevant variables associated with the students’ academic performances. In this study, this novel approach was found to be a valuable tool for developing and targeting policies to support students with lower academic performance or to stimulate advanced students. Moreover, we were able to give some insight into the academic situation of the different careers of the university. © 2022 by the authors.