Implementación de una arquitectura de componentes para un sistema de apoyo a la toma de decisiones en Atención Primaria

Este Proyecto Fin de Grado tiene como objetivo fundamental el perfeccionamiento y puesta en explotación de un sistema de ayuda a la decisión que evalúa el desarrollo del lenguaje en niños de 0 a 6 años de edad. Este sistema está formado fundamentalmente por una aplicación diseñada y construida mediante una arquitectura de componentes de software modular y reutilizable. La aplicación será usada por los pediatras para realizar evaluaciones del desarrollo del lenguaje infantil y además por los neuropediatras, logopedas y miembros de equipos de Atención Temprana para consultar las evaluaciones y validar las decisiones propuestas por el sistema. El sistema es accesible vía web y almacena toda la información que maneja en una base de datos. Asimismo, el sistema se apoya en un modelo conceptual u ontología desarrollado previamente para inferir las decisiones adecuadas para las evaluaciones del lenguaje. El sistema incorpora las funciones de gestión de los usuarios del mismo. ABSTRACT This Grade End Project has as fundamental objective the improvement and deployment of a decision support system for evaluating children language development from 0 to 6 years of age. This system is mainly formed by an application designed and built using a modular and reusable software component architecture. The application will be used by pediatricians for evaluating children´s speech development and also by neuro-pediatricians, speech therapists and early childhood intervention team members, for consulting previous evaluations and for validating system´s proposed decision. The system is web based and stores its information in a database. Likewise, the system is supported by a conceptual model or ontology previously developed to infer the appropriate decision for language evaluation. The system also includes user management functions.

Software de apoyo a la decisión para el establecimiento de pautas correctoras de vacunación

En la actualidad, cualquier ámbito profesional cuenta con herramientas software especializadas que mejoran la productividad en la realización de tareas repetitivas o facilitan la ejecución de tareas críticas con un alto grado de especialización. Entre estos sistemas software especializados se encuentran las herramientas informáticas que sirven de apoyo a la toma de decisiones, a veces basadas en sistemas expertos, que pueden alcanzar un grado de eficiencia y exactitud incomparables con procesos de elaboración artesanal. En este proyecto se detalla la creación de un sistema de ayuda a la toma de decisión clínica para la elaboración de pautas vacunales aceleradas en personas que no se encuentran correctamente vacunadas según su calendario de vacunación. Esta herramienta se sirve de una serie de algoritmos, extraídos de conocimiento experto y encargados de calcular un calendario de vacunación acelerado a medida del paciente, según su edad, género y dosis previamente administradas. Estos algoritmos son totalmente configurables y pueden ser adaptados a cualquier tipo de calendario vacunal y vacunas que formen parte de él. La herramienta software desarrollada en este trabajo pretende dar servicios a dos tipos de usuario. Los usuarios con perfil enfermero podrán acceder a la herramienta para la elaboración de pautas de vacunación acelerada. Los usuarios con perfil administrador podrán definir para cada una de las vacunas dadas de alta en el sistema los algoritmos de pautas de vacunación aceleradas según la edad del paciente y las dosis previamente recibidas dentro de cada rango temporal. El objetivo principal del proyecto consiste en contribuir, mediante un software de ayuda a la toma de decisión, a reducir el índice de error humano en el diseño de pautas de corrección vacunales, suministrando para ello unas pautas exactas y adecuadas a las circunstancias del paciente y su historia vacunal previa.

Metodología de apoyo a la decisión en la selección de carteras de proyectos con beneficios o impactos de carácter social.

Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2012.

Bases metodológicas y conceptuales para el desarrollo de un sistema de apoyo a la administración de la cooperación técnica: versión preliminar = Conceptual and methodological bases for the development of a support system for the management of technical co-operation

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La jerarquización de proyectos y el diseño lógico de un sistema de apoyo a la programación de inversiones = Diseño lógico de un sistema de apoyo a la programación de inversiones

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Bases metodológicas para un sistema de apoyo a la selección de especies en la restauración de la vegetación

RESUMEN El apoyo a la selección de especies a la restauración de la vegetación en España en los últimos 40 años se ha basado fundamentalmente en modelos de distribución de especies, también llamados modelos de nicho ecológico, que estiman la probabilidad de presencia de las especies en función de las condiciones del medio físico (clima, suelo, etc.). Con esta tesis se ha intentado contribuir a la mejora de la capacidad predictiva de los modelos introduciendo algunas propuestas metodológicas adaptadas a los datos disponibles actualmente en España y enfocadas al uso de los modelos en la selección de especies. No siempre se dispone de datos a una resolución espacial adecuada para la escala de los proyectos de restauración de la vegetación. Sin embrago es habitual contar con datos de baja resolución espacial para casi todas las especies vegetales presentes en España. Se propone un método de recalibración que actualiza un modelo de regresión logística de baja resolución espacial con una nueva muestra de alta resolución espacial. El método permite obtener predicciones de calidad aceptable con muestras relativamente pequeñas (25 presencias de la especie) frente a las muestras mucho mayores (más de 100 presencias) que requería una estrategia de modelización convencional que no usara el modelo previo. La selección del método estadístico puede influir decisivamente en la capacidad predictiva de los modelos y por esa razón la comparación de métodos ha recibido mucha atención en la última década. Los estudios previos consideraban a la regresión logística como un método inferior a técnicas más modernas como las de máxima entropía. Los resultados de la tesis demuestran que esa diferencia observada se debe a que los modelos de máxima entropía incluyen técnicas de regularización y la versión de la regresión logística usada en las comparaciones no. Una vez incorporada la regularización a la regresión logística usando penalización, las diferencias en cuanto a capacidad predictiva desaparecen. La regresión logística penalizada es, por tanto, una alternativa más para el ajuste de modelos de distribución de especies y está a la altura de los métodos modernos con mejor capacidad predictiva como los de máxima entropía. A menudo, los modelos de distribución de especies no incluyen variables relativas al suelo debido a que no es habitual que se disponga de mediciones directas de sus propiedades físicas o químicas. La incorporación de datos de baja resolución espacial proveniente de mapas de suelo nacionales o continentales podría ser una alternativa. Los resultados de esta tesis sugieren que los modelos de distribución de especies de alta resolución espacial mejoran de forma ligera pero estadísticamente significativa su capacidad predictiva cuando se incorporan variables relativas al suelo procedente de mapas de baja resolución espacial. La validación es una de las etapas fundamentales del desarrollo de cualquier modelo empírico como los modelos de distribución de especies. Lo habitual es validar los modelos evaluando su capacidad predictiva especie a especie, es decir, comparando en un conjunto de localidades la presencia o ausencia observada de la especie con las predicciones del modelo. Este tipo de evaluación no responde a una cuestión clave en la restauración de la vegetación ¿cuales son las n especies más idóneas para el lugar a restaurar? Se ha propuesto un método de evaluación de modelos adaptado a esta cuestión que consiste en estimar la capacidad de un conjunto de modelos para discriminar entre las especies presentes y ausentes de un lugar concreto. El método se ha aplicado con éxito a la validación de 188 modelos de distribución de especies leñosas orientados a la selección de especies para la restauración de la vegetación en España. Las mejoras metodológicas propuestas permiten mejorar la capacidad predictiva de los modelos de distribución de especies aplicados a la selección de especies en la restauración de la vegetación y también permiten ampliar el número de especies para las que se puede contar con un modelo que apoye la toma de decisiones. SUMMARY During the last 40 years, decision support tools for plant species selection in ecological restoration in Spain have been based on species distribution models (also called ecological niche models), that estimate the probability of occurrence of the species as a function of environmental predictors (e.g., climate, soil). In this Thesis some methodological improvements are proposed to contribute to a better predictive performance of such models, given the current data available in Spain and focusing in the application of the models to selection of species for ecological restoration. Fine grained species distribution data are required to train models to be used at the scale of the ecological restoration projects, but this kind of data are not always available for every species. On the other hand, coarse grained data are available for almost every species in Spain. A recalibration method is proposed that updates a coarse grained logistic regression model using a new fine grained updating sample. The method allows obtaining acceptable predictive performance with reasonably small updating sample (25 occurrences of the species), in contrast with the much larger samples (more than 100 occurrences) required for a conventional modeling approach that discards the coarse grained data. The choice of the statistical method may have a dramatic effect on model performance, therefore comparisons of methods have received much interest in the last decade. Previous studies have shown a poorer performance of the logistic regression compared to novel methods like maximum entropy models. The results of this Thesis show that the observed difference is caused by the fact that maximum entropy models include regularization techniques and the versions of logistic regression compared do not. Once regularization has been added to the logistic regression using a penalization procedure, the differences in model performance disappear. Therefore, penalized logistic regression may be considered one of the best performing methods to model species distributions. Usually, species distribution models do not consider soil related predictors because direct measurements of the chemical or physical properties are often lacking. The inclusion of coarse grained soil data from national or continental soil maps could be a reasonable alternative. The results of this Thesis suggest that the performance of the models slightly increase after including soil predictors form coarse grained soil maps. Model validation is a key stage of the development of empirical models, such as species distribution models. The usual way of validating is based on the evaluation of model performance for each species separately, i.e., comparing observed species presences or absence to predicted probabilities in a set of sites. This kind of evaluation is not informative for a common question in ecological restoration projects: which n species are the most suitable for the environment of the site to be restored? A method has been proposed to address this question that estimates the ability of a set of models to discriminate among present and absent species in a evaluation site. The method has been successfully applied to the validation of 188 species distribution models used to support decisions on species selection for ecological restoration in Spain. The proposed methodological approaches improve the predictive performance of the predictive models applied to species selection in ecological restoration and increase the number of species for which a model that supports decisions can be fitted.

Apoyo a la decisión para el diseño y la planeación integrados de una cadena de suministro

El objetivo de este trabajo es el estudio de un problema de toma de decisiones en una cadena de suministro en la que se involucran problemas de selecci´on de proveedores, localización de instalaciones y distribución de flujo. Se busca integrar el diseño y la planeación de la cadena de suministro desde una perspectiva orientada a resultados, con el objetivo de optimizar ciertas medidas de desempeño. Este problema no ha sido tratado como tal en la literatura científica, por lo que se propone una metodología dividida en tres fase en la que por un lado se integrar la selección de proveedores al diseño de la cadena de suministro desde una perspectiva multicriterio. Esto se realizó bajo el análisis de la decisión multicriterio, el cual ayuda a obtener una selección de proveedores apegada a las preferencias de los tomadores de decisiones. Por otro lado, el diseño, la planeación y optimización de la cadena de suminitros se lleva a cabo mediante técnicas de exactas de optimización, para finalizar con el análisis de los soluciones.

Sistema de soporte a la decisión para la agilización del proceso de investigación que realiza la Asociación Pro-Búsqueda en los casos de niños y niñas desaparecidos durante el conflicto armado en El Salvador

El sistema de soporte a la decisión para la agilización del proceso de investigación que realiza la Asociación Pro-Búsqueda, como su nombre indica, facilita y agiliza la búsqueda de coincidencias entre los expedientes ingresados de manera masiva por instituciones externas con los expedientes creados por los casos recibidos de familiares que buscan a sus menores desaparecidos durante el conflicto armado en El Salvador. También el sistema se encarga de gestionar los usuarios y generar reportes de las acciones realizadas por estos. Asimismo, genera reportes estadísticos de avances que los investigadores tienen respecto a los expedientes asignados a cada uno de ellos. El sistema se desarrolló en PHP, Postgres y Javascript, con una arquitectura de dos capas

Desenvolupament d'un sistema de suport a la decisió ambiental per a la gestió de les infraestructures hidràuliques, amb l'objectiu de garantir la qualitat de l'aigua a la Conca del Besòs

Aquesta tesi presenta un projecte de gestió integral d'infraestructures hidràuliques de sanejament a la Conca del riu Besòs. S'han considerat dos sistemes de sanejament (La Garriga i Granollers) amb les seves respectives xarxes de clavegueram i Estacions Depuradores d'Aigües Residuals (EDAR), i un tram del riu Congost, afluent del Besòs, com a medi receptor de les seves aigües residuals. Amb aquesta finalitat es construeix i s'utilitza un Sistema de Suport a la Decisió Ambiental (SSDA). Aquesta eina incorpora l'ús de models de simulació de qualitat de l'aigua pels sistemes de clavegueram, EDAR i riu, com a forma d'extracció de coneixement sobre la gestió integrada d'aquests elements. Aquest coneixement es conceptualitza, posteriorment, en forma d'arbres de decisió, que proporcionaran a l'usuari les actuacions a realitzar davant de les diferents situacions reals de gestió diària.

Sistemas de apoyo a la planificación y la toma de decisiones educacionales en el ámbito local

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A dynamic knowledge-based decision support system to handle solids separation problems in activated sludge systems: development and validation

El sistema de fangs activats és el tractament biològic més àmpliament utilitzat arreu del món per la depuració d'aigües residuals. El seu funcionament depèn de la correcta operació tant del reactor biològic com del decantador secundari. Quan la fase de sedimentació no es realitza correctament, la biomassa no decantada s'escapa amb l'efluent causant un impacte sobre el medi receptor. Els problemes de separació de sòlids, són actualment una de les principals causes d'ineficiència en l'operació dels sistemes de fangs activats arreu del món. Inclouen: bulking filamentós, bulking viscós, escumes biològiques, creixement dispers, flòcul pin-point i desnitrificació incontrolada. L'origen dels problemes de separació generalment es troba en un desequilibri entre les principals comunitats de microorganismes implicades en la sedimentació de la biomassa: els bacteris formadors de flòcul i els bacteris filamentosos. Degut a aquest origen microbiològic, la seva identificació i control no és una tasca fàcil pels caps de planta. Els Sistemes de Suport a la Presa de Decisions basats en el coneixement (KBDSS) són un grup d'eines informàtiques caracteritzades per la seva capacitat de representar coneixement heurístic i tractar grans quantitats de dades. L'objectiu de la present tesi és el desenvolupament i validació d'un KBDSS específicament dissenyat per donar suport als caps de planta en el control dels problemes de separació de sòlids d'orígen microbiològic en els sistemes de fangs activats. Per aconseguir aquest objectiu principal, el KBDSS ha de presentar les següents característiques: (1) la implementació del sistema ha de ser viable i realista per garantir el seu correcte funcionament; (2) el raonament del sistema ha de ser dinàmic i evolutiu per adaptar-se a les necessitats del domini al qual es vol aplicar i (3) el raonament del sistema ha de ser intel·ligent. En primer lloc, a fi de garantir la viabilitat del sistema, s'ha realitzat un estudi a petita escala (Catalunya) que ha permès determinar tant les variables més utilitzades per a la diagnosi i monitorització dels problemes i els mètodes de control més viables, com la detecció de les principals limitacions que el sistema hauria de resoldre. Els resultats d'anteriors aplicacions han demostrat que la principal limitació en el desenvolupament de KBDSSs és l'estructura de la base de coneixement (KB), on es representa tot el coneixement adquirit sobre el domini, juntament amb els processos de raonament a seguir. En el nostre cas, tenint en compte la dinàmica del domini, aquestes limitacions es podrien veure incrementades si aquest disseny no fos òptim. En aquest sentit, s'ha proposat el Domino Model com a eina per dissenyar conceptualment el sistema. Finalment, segons el darrer objectiu referent al seguiment d'un raonament intel·ligent, l'ús d'un Sistema Expert (basat en coneixement expert) i l'ús d'un Sistema de Raonament Basat en Casos (basat en l'experiència) han estat integrats com els principals sistemes intel·ligents encarregats de dur a terme el raonament del KBDSS. Als capítols 5 i 6 respectivament, es presenten el desenvolupament del Sistema Expert dinàmic (ES) i del Sistema de Raonament Basat en Casos temporal, anomenat Sistema de Raonament Basat en Episodis (EBRS). A continuació, al capítol 7, es presenten detalls de la implementació del sistema global (KBDSS) en l'entorn G2. Seguidament, al capítol 8, es mostren els resultats obtinguts durant els 11 mesos de validació del sistema, on aspectes com la precisió, capacitat i utilitat del sistema han estat validats tant experimentalment (prèviament a la implementació) com a partir de la seva implementació real a l'EDAR de Girona. Finalment, al capítol 9 s'enumeren les principals conclusions derivades de la present tesi.

Los centros de apoyo a la formación e innovación del sistema educativo en la Comunidad Autónoma Vasca (Berritzegune). Análisis de los puestos de trabajo desde el punto de vista de sus profesionales

III,455 p.