Resumen

La historia de la medicina muestra que el infarto de miocardio es una de las causas significativas de muerte en los seres humanos. La rápida evolución en tecnologías autónomas, el surgimiento de la visión por computadora y la informática perimetral ofrecen posibilidades intrigantes en los sistemas de monitoreo de la salud. La principal motivación del trabajo es mejorar la tasa de supervivencia durante un paro cardíaco a través de un sistema automático de reconocimiento de emergencias bajo inteligencia ambiental. Presentamos un enfoque novedoso para la detección de signos vitales basada en dolor en el pecho y postura de caída utilizando una cámara de vigilancia inteligente para abordar la emergencia durante un infarto de miocardio. Se implementa una solución incrustada en tiempo real persuadida desde la inteligencia artificial perimetral utilizando las redes neuronales convolucionales de última generación: detector de un solo disparo Inception V2, detector de un solo disparo MobileNet V2 y plataforma de GPU embebida en Internet de las Cosas de NVIDIA, Jetson Nano

• Materias:Repositorios digitales Extremidad robótica Algoritmos de aprendizaje
• Subjects:Digital repositories Robotic limb Learning algorithms
• Palabras claves:Medicina; Infarto de miocardio; Sistemas de monitoreo de salud; Sistema de reconocimiento de emergencias; Algoritmo de aprendizaje profundo; Modelo CNN
• Keywords:Medicine; Myocardial infarction; Healthcare monitoring systems; Emergency recognition system; Deep learning algorithm; CNN model