D. en C. Víctor H. Castillo Topete M. en C. Luis Eduardo Morán López Aguilar Anguiano Mizraim Chávez Bernal David 1

Índice Introducción……………..…..……………..……………..…...………3 Antecedentes……………………………………………………… Justificación ……………………………………………………………..6 Objetivo…………………………………………………………………….7 Alcances y limitación ……………………………………………....8 Desarrollo …………………………………………………………………9 Software requerido………………………………………………..9 OpenCV………………………………………………………………..10 Patrones ……………………………………………………………….11 2

Introducción Los sistemas de información clínica (SIC) al igual que cualquier sistema informático, tienden a generar incógnitas a los usuarios que los manipulan, dudas que surgen hasta que el usuario utiliza el sistema. La manera en que actualmente se detectan estas dudas, es mediante encuestas de salida, sin embargo, por diversos factores, los resultados de dichas encuestas, pueden no ser 100% confiables. 3

Introducción La propuesta que presentamos se basa es utilizar un análisis en tiempo real, para detectar las emociones respecto al sistema, basado en las gesticulaciones del usuario. 4

Antecedentes Junto con la llegada de los sistemas de información clínica llegaron nuevas tendencias y puntos a evaluar sobre el manejo y la adopción del sistema, al principio se propusieron encuestas y/o entrevistas tomando un muestreo de los médicos que utilizaban el SIC, sin embargo, como todo muestreo tiene un margen de error, además de consumir el tiempo del médico al aplicarle la entrevista, así que se optó por hacer cuestionarios de preguntas cerradas en línea, lo cual redujo los tiempos de aplicación, pero a la vez, los resultados eran menos confiables y más cerrados. 5

Justificación El uso de sistemas de información clínica (SIC) puede mejorar la calidad de los servicios de salud, sin embargo, su nivel de adopción es bajo. En este proyecto se plantea un marco de trabajo en el que un enfoque de visión artificial (VA) puede facilitar al usuario la adopción de esos sistemas. Para hacerlo se propone que la VA apoye el tránsito del usuario por los estados de un proceso de cambio hasta situarlo en uno de adoptante de las innovaciones en SIC. El marco de trabajo sugiere, a través de los procesos de la administración del conocimiento y un algoritmo de VA, el conocimiento necesario para transitar por los estados del proceso de cambio. 6

Objetivo Conseguir un mayor grado de adopción en los sistemas de información clínica mediante la aplicación de la visión artificial Utilizar un algoritmo de reconocimiento de patrones basado en información visual para retroalimentar el sistema. Monitorear el rendimiento y alcance del sistema, así como evaluar la adopción por parte de los usuarios. 7

Alcances y limitaciones Los alcances del sistema son: Identificar el dominio del SIC por parte de los médicos. Identificar la mejor estrategia para mejorar la adopción del SIC Las limitantes de mayor peso son: Pigmentación muy intensas (NEGROS). Pigmentaciones muy tenues (ALBINOS). Personas que carecen de gesticulaciones expresivas. Personas demasiado expresivas. 8

Desarrollo Software requerido Para lograr nuestro cometido y crear una aplicación basada en inteligencia artificial, en visión artificial, utilizaremos: IDE visual studio 2010 OpenCV

OpenCV OpenCV es una biblioteca libre de visión artificial originalmente desarrollada por Intel. Desde que apareció en el año de 1999, se ha utilizado en bastantes aplicaciones, desde sistemas de seguridad con detección de movimiento, hasta aplicaciones de control de procesos, donde se requiere identificar objetos. Esto se debe a que su publicación se da bajo licencia BSD, que permite que sea usada libremente para propósitos comerciales y de investigación 10

¿Patrones? Sí, las cámaras contemplan miles de estructuras faciales y la posición relativa de los diferentes elementos que configuran la cara: La estructura de los ojos y de la nariz. La distancia entre los ojos y la nariz. El tamaño y la forma de la cara. La temperatura de color de la piel. 11 Patrones