Desarrollo de un aplicativo web para el apoyo de identificación de fallas comunes en máquinas de anestesia en un hospital de alta complejidad / (Registro nro. 23260)

000 -CABECERA
Campo de control de longitud fija 01737 a2200229 04500
001 - NÚMERO DE CONTROL
Campo de control 9670
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA
DESCRIPCIÓN FÍSICA 54 p.
008 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
Campo de control de longitud fija 050619s2022 ck a spa d
041 0# - CÓDIGO DE IDIOMA
Código de idioma para texto, pista de sonido o título separado spa
082 0# - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación Decimal 610.28
Número de documento (Cutter) G731d
100 ## - ENCABEZAMIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Gracia Ramirez, David Leonardo.
9 (RLIN) 1013
245 0# - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO
Título Desarrollo de un aplicativo web para el apoyo de identificación de fallas comunes en máquinas de anestesia en un hospital de alta complejidad /
Medio físico [Recurso Electrónico] /
Mención de responsabilidad, etc. David Leonardo Gracia Ramirez.
260 4# - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC (PIE DE IMPRENTA)
Lugar de publicación, distribución, etc. Bogotá (Colombia) :
Nombre del editor, distribuidor, etc. Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito,
Fecha de publicación, distribución, etc. 2022
300 4# - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 54 paginas.
Otros detalles físicos gráficos.
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Tesis (Ingeniero Biomédico)
520 ## - RESUMEN, ETC.
Nota de sumario, etc. El presente documento es el resultado de la investigación de fallas comunes en máquina de anestesia realizada en un hospital de cuarto nivel en la ciudad de Bogotá. Además, se encuentra la metodología que se realizó para el desarrollo del aplicativo web de identificación de fallas a partir de los datos de los mantenimientos correctivos recolectados en el hospital de los fabricantes Dräger y Datex Ohmeda por medio de dos métodos de Machine Learning. Obteniendo como resultado un aplicativo web de soporte para el personal de ingeniería biomédica para la identificación de fallas en máquinas de anestesia de marca Dräger mediante el método de Decision Tree Classifier con un 64% de certeza. Mientras que para Datex Ohmeda el método con mayor precisión fue Random Forest Classifier con el 74% de efectividad.
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada INGENIERÍA BIOMÉDICA
9 (RLIN) 11877
650 #0 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Nombre de materia o nombre geográfico como elemento de entrada INGENIERÍA CLÍNICA
9 (RLIN) 18961
700 ## - ENCABEZAMIENTO SECUNDARIO--NOMBRE PERSONAL
Término relacionador director.
Nombre de persona Aya Parra, Pedro Antonio
9 (RLIN) 62450
856 ## - ACCESO ELECTRÓNICO
Identificador uniforme del recurso URI <a href="https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2146">https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2146</a>
942 ## - ELEMENTOS KOHA
Fuente de clasificación o esquema de ordenación en estanterías
Koha tipo de item TRABAJOS DE GRADO
Existencias
Disponibilidad Mostrar en OPAC Fuente de clasificación o esquema Tipo de Descarte Estado Código de colección Localización permanente Localización actual Localización en estanterías Fecha adquisición Proveedor Forma de Adq Precio normal de compra Datos del ítem (Volumen, Tomo) Préstamos totales Signatura completa Código de barras Fecha última consulta Número de ejemplar Propiedades de Préstamo KOHA Programa Académico
        Préstamo Normal Digital Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Fondo general 2022-12-15 Ingeniería Biomédica Donación 0.00 Ej.1   610.28 G731d D002230 2022-12-15 1 TRABAJOS DE GRADO Ingeniería Biomédica