Aguilar Zambrano, Jaime AlbertoAsencio Santofimio, HelbergCamayo Chaguendo, Alex2024-06-142024-06-142021https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2522Hoy en día, las enfermedades cardiacas son las principales causas de muerte alrededor del mundo. Por esta razón, en este artículo se realiza una aplicación Android que, no solamente pretende predecir el riesgo de padecer una enfermedad isquémica del corazón como prevención secundaria, sino que también, busca acompañar a los pacientes en su tratamiento de la enfermad. Para lograr lo anterior, se realizó un proceso de diseño con el uso de la Teoría de Solución de Problemas Inventivos TRIZ. De esa manera, se realizó una búsqueda en la literatura científica para caracterizar los sistemas actuales que pretenden atacar la problemática de las enfermedades cardiovasculares. Así, se encontró que Machine Learning es una herramienta de gran uso y con buenos resultados para la predicción de una enfermedad cardiovascular. Sin embargo, se encontró una ausencia de involucrar estos algoritmos en productos de apoyo donde el paciente sea el centro de atención y no sólo la enfermedad. Así, la aplicación de este proyecto lleva el modelo de los estudios a un prototipo inicial que puede ser usado por las personas como un indicador en el tratamiento del padecimiento. Como resultado, se obtuvo una aplicación en la plataforma Android que utiliza Tensorflow para el desarrollo del modelo Machine Learning, y Firebase junto con Android Studio para crear las interfaces.122 p.application/pdfspaEnfermedad isquémica del corazónMetodología TRIZMachine LearningAplicación AndroidComunicación inalámbricahttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2