Construcción de aplicativo web para la gestión y prestación del servicio de ambulancias en la ciudad de Pereira, utilizando inteligencia artificial
Notice bibliographique
Résumé
En Colombia en los últimos años se han diseñado e implementado propuestas que pretenden aportar soluciones viables a un problema que es recurrente en la atención prehospitalaria primaria relacionado al servicio de ambulancias, en parte este problema es debido a cómo está estructurado el modelo de salud del país, lo que habilita que este vital servicio sea prestado por un conjunto de actores públicos, privados y mixtos. El servicio de ambulancia es una parte fundamental en la atención prehospitalaria en el sistema de salud colombiano y sumado a la normatividad aprobada con enfoque a establecer las pautas que las organizaciones prestadoras de salud se ven obligadas a cumplir y a la vez ajustar sus procesos operacionales para asegurar la calidad, generar valor y continuar siendo competentes. En este documento se analiza las posibles causas de la problemática de la atención prehospitalaria relacionada a los servicios de ambulancias en la ciudad de Pereira aplicando la Metodología de Matriz de Marco Lógico y basado en este análisis se plantea y desarrolla una propuesta de solución basada en tecnologías Web y herramientas desarrolladas por Google que integran componentes de Inteligencia Artificial para construir una aplicación móvil que permita reducir los principales problemas relacionados a la gestión de ambulancias, además se esquematizan los componentes urbanos de la infraestructura vial de la ciudad y se discute acerca de la viabilidad de la aplicación de algoritmos propuestos por algunas investigaciones en las últimas décadas que tratan problemas de encontrar rutas óptimas entre dos puntos para un conjunto vértices y aristas de un grafo, finalmente se introduce brevemente el modelo de arquitectura de Software C4 como un enfoque moderno adoptado debido al auge de las tendencias ágiles en el desarrollo de Software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».