Desarrollo de un modelo de predicción de parámetros clínicos pulmonares mediante sensores de temperatura y humedad usando técnicas de inteligencia artificial

Abstract

En esta memoria se describe el desarrollo de un modelo de predicción de parámetros clínicos pulmonares mediante la utilización de sensores de temperatura y humedad como alternativa a la espirometría convencional. La toma de datos es realizada durante la respiración en reposo de un sujeto, creando las que denominamos señales espirográficas. La implementación abarcará el preprocesado de los datos para una posterior extracción de características y la construcción, el entrenamiento y la evaluación de modelos de aprendizaje con técnicas de Inteligencia Artificial.