Decanato de Ingenierías e Informática Escuela de Informática Modelo dinámico para la localización de donantes de sangre a través de los sistemas móviles en el Hospital General Plaza de la Salud, en Santo Domingo R.D 2015. Sustentantes: Br. Téc. Magnolia Polanco Gil 2007-0385 Br. Téc. Luis César Contreras De León 2007-0679 Asesores: Ing. Santo Rafael Navarro Monografía para optar por el título de: Ingeniería de Sistemas de Información Distrito Nacional, República Dominicana 2015
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Modelo dinámico para la localización de donantes de sangre ...
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Decanato de Ingenierías e Informática
Escuela de Informática
Modelo dinámico para la localización de donantes de sangre a través de
los sistemas móviles en el Hospital General Plaza de la Salud, en Santo
Domingo R.D 2015.
Sustentantes:
Br. Téc. Magnolia Polanco Gil 2007-0385
Br. Téc. Luis César Contreras De León 2007-0679
Asesores:
Ing. Santo Rafael Navarro
Monografía para optar por el título de:
Ingeniería de Sistemas de Información
Distrito Nacional, República Dominicana
2015
Tabla de Contenidos
Listado de figuras .................................................................................................................... 1
Unión Medica Ave. Juan Pablo Duarte No.176 809-226-8686 Ext.2106
Homs Autopista Duarte 829-947-2222 Ext.5017
Cruz Roja C/Mella No.51, los Pepines 809-582-2595
Hospital
Infantil Regional Universitario Arturo
Grullón
Ave. Enriquillo No.13 809-583-2381 Ext. 2312
El Banco de Sangre de Cruz Roja Dominicana fue inaugurado en fecha 16 de Julio de
1949 y su personería jurídica queda establecida en la Ley No. 41-98 de fecha 16 de Febrero de
1998, que reconoce y organiza la Cruz Roja Dominicana.
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Figura 4. Bioanalistas del Banco de Sangre de la Cruz Roja Dominicana.
Fuente: Cruz Roja Dominicana
Bancos de Sangre disponibles en República Dominicana según las páginas amarillas.
Cedimat
P Salcedo, Santo Domingo
Banco de Sangre
CrisNey, S R L Av S Larga 31, Santo Domingo
PROVINCIA DIRECCIÓN HORARIO DE
ATENCIÓN
TELÉFONO DE
REFERENCIA
PARA
DONANTES
Santo Domingo Juan Enrique Dunan #51, Ens. Miraflores,
apartado No.1293
24hrs. 809-412-8383
Santiago C/ Mella ·51 24hrs. 809-582-2595
San Francisco C/Colon ·49 24hrs. 809-588-2596
809-588-2275
Romana Carretera de Cumayasa Km 2 24hrs 809-349-3039
809-565-2795
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Centro de la Sangre y Especialidades Laboratorio Clínico
Av 25 De Febrero 4, Santo Domingo
Banco de Sangre Lic Miguel Javier
F P Castillo 27, San Pedro de Macorís
Banco de Sangre Aferesis y Hemoderivados
Prof A Paulino 4, Santo Domingo
Instituto De Hematología E Inmuno Hematología
Gral Leger 54, San Cristóbal
Banco De Sangre Hernández Galán
Cdte E J Moya 11, La Vega
Centro De La Sangre Y Especialidades C Por A
Manzn A-V Duarte, Santo Domingo
Referencia Banco De Sangre
Av Independencia 202, Santo Domingo
Banco De Sangre Paulino
J F P Gómez 34, Monte Plata
Banco De Sangre Y Especialidades
Manzn A-V Duarte, Santo Domingo
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Banco De Sangre Ramírez Paulino
J F P Gómez 34, Monte Plata
Laboratorio Clínico Ramírez Paulino, S R L
J F P Gómez 34, Monte Plata
Banco de Sangre Dr Liriano
P F Bonó 60, Santiago
Banco De Sangre Las Colinas
Av 27 de Febrero 100, Santiago
Banco De Sangre Y Hemoderivados
Prof A Paulino 4, Santo Domingo
Banco de Sangre del Carmen
Av Imbert 110, La Vega
Laboratorio Clínico y Banco De Sangre Ramírez Paulino
J F P Gómez 34, Monte Plata
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CAPÍTULO 3: SISTEMAS EXPERTO
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3.1 Introducción
Los Sistema Expertos (SE por sus siglas) son un conjunto de programas diseñados con base
de conocimiento humano, estos ayudan a personas de poca experiencia a resolver problemas que
requieren de conocimientos especializados, como es el caso de la medicina, las ciencias,
finanzas y otras ramas profesionales. Los SE son un campo de estudio de la Inteligencia
Artificial4 (AI por sus siglas en inglés), y es uno de los productos con más éxito en esta rama.
Los SE son utilizados cuando el ser humano especializado prescribe un escenario
complicado, donde la integridad humana puede llevar a soluciones equívocas. Su aplicación
según Lahoz-Beltrá (2004), es en aquellas situaciones o problemas para los que no es posible
obtener por métodos convencionales una solución estándar o algoritmo. Algunas de las
situaciones en la que aplica el uso de un SE pueden ser: diagnóstico médico, clasificación de una
especie animal, control de plagas, control de equipos industriales, control de planta nucleares,
gestión medioambiental, entre otras.
Un SE debe ser capaz de manejar conocimientos del mundo real, tomar iniciativas y
también debe aprender de los procesos que realiza. Un SE también debe simular el razonamiento
que haría un experto humano cuando se presenten situaciones como las mencionadas
anteriormente, para esto se utiliza el método heurístico. Según Lahoz-Beltrá (2004), el método
heurístico consiste en aplicar los mecanismos que subyacen en el razonamiento, y que conducen
a un experto humano a un cierto resultado o conclusión.
4 Inteligencia Artificial. Es una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía
artificial a través de programas de computador. Fuente: http://bvs.sld.cu/revistas/san/vol2_2_98/san15298.htm
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Una definición oficial de lo que es un SE, que fue aprobada por el grupo especialista en
Sistemas Expertos de la British Computer Society (Sociedad Británica de Computación) es la
que sigue: “Se considera que un sistema experto es la incorporación en un ordenador de un
componente basado en conocimiento que se obtiene a partir de la pericia de un experto, de forma
que tal que el sistema pueda dar consejos inteligentes o tomar una decisión inteligente acerca de
una función de procesamiento. Una característica adicional que es deseable y que para muchos es
fundamental, es la capacidad del sistema para, bajo demanda, justificar su propia línea de
razonamiento de una forma inmediatamente inteligible para el que pregunta. El estilo de
programación que se adopta para conseguir estas características es la programación basada en
reglas”.
De forma breve se puede decir que para el desarrollo de un SE, se debe recopilar
información y la forma en que razona un ser humano experto, con relación a la materia en la que
está enfocado el sistema. Asimismo, debe existir un programa que se encargue de buscar y
clasificar la información recopilada.
En la actualidad existe un gran número de Sistemas Expertos, entre los más populares se
pueden mencionar MYCIN, EMYCIN, DENDRAL, MOLGEN, PROSPECTOR, GURU, entre
otros.
3.2 Estructura básica de un Sistema Experto
La estructura básica de un SE está constituida principalmente por los siguientes tres
componentes:
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La Base de Conocimientos. Siendo más importante de los componentes de un SE,
ya que contiene la información de los hechos y las experiencias de los expertos
humanos en un área determinada. Estos conocimientos deben estar señalados y
estructurados dentro del propio sistema, para que no interfieran entre ellos ni que
existan duplicaciones que muestren resultados equívocos. En la base de
conocimientos se pueden agregar nuevas reglas según se necesiten.
La Base de Hechos. Es un tipo de memoria auxiliar que almacena los datos del
usuario cuando este entra en interacción con el Sistema Experto. Estos datos son los
que definen el enunciado del problema que ha de resolver el sistema. También
almacena los resultados obtenidos en el proceso deductivo, de manera que pueda
reutilizarse posteriormente. Esto se debe a que los hechos que van surgiendo durante
la interacción con el usuario, pueden disparar otras reglas que necesiten los
resultados de las ejecutadas anteriormente.
El Mecanismo de Inferencia. Este componente puede simular la estrategia que
tomaría un experto para solucionar un problema. Es la estructura de control de un
SE, tiene el programa que gestiona la Base de Conocimientos y otros componentes
necesarios para administrar un SE de forma interactiva.
Además de estos tres elementos fundamentales, un SE también está compuesto por una
interfaz de usuario, la cual permite al usuario interactuar con el sistema de una forma más
amigable; un módulo de explicaciones que define la ruta que se debe tomar en el razonamiento; y
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el módulo de adquisición de conocimientos, que se encarga de, a través de los resultados, obtener
nuevas reglas y almacenarlas en la Base de Conocimientos.
3.3 Tipos de Sistemas Expertos
Existen diversos tipos de SE, a continuación se describen brevemente algunos de ellos:
SE de Interpretación: este tipo de sistema experto deduce sus descripciones sobre
un problema mediante análisis a través de sensores, por ejemplo: interpretación de
imágenes, análisis de señales como radio, etc.
SE de Predicción: este deduce consecuencias que pueden ser probables, analizando
un conjunto de situaciones dadas. Por ejemplo: meteorología, incendios forestales,
daños medioambientales, etc.
SE de Diagnósticos: este tipo de sistema experto determina irregularidades en la
situación analizada, y también sus posibles causas. Por ejemplo: diagnósticos
médicos, componentes dañados o con defectos en un sistema, equipos electrónicos
con mal funcionamiento.
SE de Diseño: estos tipos de sistemas expertos diseñan objetos basándose en
limitaciones y requerimientos de un problema. Luego de diseñados son probados
para verificar si cumplen con los requisitos. Por ejemplo: diseño de edificaciones,
diseños moleculares, configuración de equipos electrónicos, etc.
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SE de Planificación: como su nombre lo indica este tipo de SE se utiliza para
diseñar planes de acción. Por ejemplo: programación de rutas, planificación de
experimentos, planes de vuelo, etc.
3.4 Ventajas y Desventajas de los Sistemas Expertos
Ventajas Desventajas
Mayor disponibilidad. Sentido común: Para un Sistema Experto no
hay nada obvio. Por ejemplo, un sistema
experto sobre medicina podría admitir que un
hombre lleva 40 meses embarazado, a no ser
que se especifique que esto no es posible ya
que un hombre no puede procrear hijos.
Permanencia, debido a que son sistemas no
humanos.
Lenguaje natural: Con un experto humano
podemos mantener una conversación
informal mientras que con un SE no
podemos.
Experiencia múltiple, un solo SE puede tener
experiencias y conocimientos de varios expertos.
Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona
aprende con relativa facilidad de sus errores y
de errores ajenos, que un SE haga esto es
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muy complicado.
Respuestas no subjetivas, un SE, por su
naturaleza, posee definiciones que no están
ligadas al pensamiento subjetivo de un humano.
Perspectiva global: un experto humano es
capaz de distinguir cuales son las cuestiones
relevantes de un problema y separarlas de
cuestiones secundarias.
Explicación del razonamiento, ya que tiene toda
la información detallada del razonamiento lógico
que debe ejecutar.
Capacidad sensorial: un SE carece de
sentidos.
Respuesta rápida, algunas situaciones de
emergencia pueden exigir respuestas más
rápidas que las de un humano.
Flexibilidad: un humano es sumamente
flexible a la hora de aceptar datos para la
resolución de un problema.
Tutoría inteligente, base de datos inteligentes. Conocimiento no estructurado: un SE no es
capaz de manejar conocimiento poco
estructurado.
3.5 Definición del Sistema Experto para el modelo propuesto
El sistema experto para esta propuesta tendrá una base de conocimientos, un motor de
inferencia, base de datos y una interfaz con el usuario.
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La base de conocimientos tendrá el conocimiento científico. El cual se representará el
conocimiento mediante reglas. El dominio de conocimiento representado se dividirá en pequeñas
fracciones de conocimiento o reglas SI... ENTONCES... cada regla constará de una parte
denominada condición y de una parte denominada acción, y tendrá la forma:
SI condición ENTONCES acción. El Ejemplo a considerar la siguiente regla médica:
SI el Banco de Sangre del hospital no tiene disponibilidad al tipo de sangre requerida
Y en las bases de datos alternas de la cruz roja no tienen disponible,
ENTONCES se procede a Geo localizar donantes.
Las reglas se almacenaran en una secuencia jerárquica lógica, se podrá tener en cualquier
secuencia y el motor de inferencia usará en el orden adecuado que necesite para solucionar un
problema.
La base de conocimientos para identificar tipo de sangre, podría ser la siguiente:
Regla 1:
SI Tiene historial médico
Y usa carnet seguro médico
ENTONCES se tiene la información del tipo de sangre
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Regla 2:
SI no tiene historial médico
Y tiene carnet seguro médico
ENTONCES se tiene la información el tipo de sangre.
Regla 3:
SI no tiene historial médico
Y no tiene carnet de seguro médico
Y tiene la cedula o identificación del tipo de sangre
ENTONCES se tiene la información del tipo de sangre
Regla 4:
SI no tiene historial médico
Y no tiene carnet de seguro médico
ENTONCES se procede hacer el proceso de tipificación.
La base de datos o base de hechos será la parte del ordenador que se utilizará para
almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución. El motor de inferencias controlará
el proceso de razonamiento que seguirá el sistema experto. Utilizando los datos que se le
suministran, recorrerá la base de conocimientos para alcanzar la localización del donante.
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La interfaz de usuario permitirá que el usuario pueda describir el problema al sistema
experto. Interpretará sus preguntas, los comandos y la información ofrecida.
Figura 5. Diagrama del Sistema Experto propuesto. Fuente Propia.
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CAPÍTULO 4: SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA
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4.1 Introducción
Hoy en día, la información geográfica o espacial es de suma importancia para la toma de
decisiones que hace cualquier organización o persona. Son muchas las respuestas que se pueden
obtener con este tipo de información, respuestas a preguntas como: ¿Dónde?, ¿Por qué?, ¿Cómo?
Casi todas las cosas que suceden, suceden en alguna parte. A lo largo de los años los
humanos hemos desarrollado nuestras actividades en la superficie del globo terrestre o cerca de
ésta: construimos túneles; cavamos zanjas para sepultar las diferentes redes de tuberías y cables
como el agua, el gas y la electricidad; construimos minas para explotar los minerales y
perforamos el subsuelo para acceder a los pozos de petróleo y gas. Todas estas actividades son
de gran importancia, igual que es de gran importancia saber dónde están ocurriendo (Navarro,
2011).
La información geográfica o espacial, también es conocida como información geoespacial.
La información geoespacial se refiere a una ubicación geográfica y algunos atributos sobre la
misma. Una definición más simple de lo que es información geoespacial es la descrita por
Navarro (2011): La información geográfica (IG) es información sobre un elemento en la
superficie de la Tierra, es el conocimiento sobre “dónde” hay algo o “qué hay” en un
determinado lugar.
Un Sistema de Información Geográfica (GIS por sus siglas en inglés) es un sistema
informático capaz de capturar, almacenar y visualizar información geográficamente referenciada
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(información geoespacial). Los GIS almacenan la información en una base de datos mediante sus
coordenadas espaciales.
Según Navarro (2011) un GIS está compuesto por 6 componentes: tecnología (hardware y
software), datos, métodos, personal cualificado, un cuerpo de ideas y una red para
interconectarlos.
Figura 6. Componentes de un GIS. Fuente: Longley y otros, 2005
Un GIS debe tener necesariamente estos 6 componentes. Todo sistema informático debe
tener un software soportado por un hardware. Sin embargo, un sistema sin datos puede
considerarse un sistema vacío. Asimismo, para que un sistema sea un GIS debe contar con un
personal capacitado y con conocimientos de los métodos necesarios.
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4.2 Técnicas utilizadas en los Sistemas de Información Geográfica
Según Star (1990) un GIS comprende 5 etapas:
Recolección de los datos
Preprocesamiento
Procesamiento de los datos
Manipulación y análisis de los datos
Concepción del producto
En la recolección de los datos se identifican los datos (datos geográficos) imprescindibles
para la aplicación deseada. Estos se pueden obtener a través de distintos medios como fotografías
satélitales, mapas, etc, sensos, etc.
En la siguiente etapa, el preprocesamiento, los datos obtenidos en la etapa de recolección
son trabajados para que pueden ser interpretados por un GIS.
En el procesamiento de los datos, se crea la base de datos y la forma de acceder a ellos, para
esto se escoge un modelo de datos, como los que fueron introducidos en el Capítulo 3.
En la etapa de manipulación y análisis de los datos se realizan las funciones que manipulan
los datos para convertirlos en información útil. Por ejemplo, para el caso de esta monografía, se
puede obtener las personas que son donantes con el tipo de sangre A+ en el área de estudio, el
ensanche La Fe.
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La concepción del producto es la etapa final de un GIS, son los resultados finales del
proceso, es donde se quería llegar. En esta etapa la información es mostrada de distintas maneras,
puede ser en mapas estadísticos, gráficos de barras o en pastel, tablas, etc.
4.2.1 Estructura de los datos en los Sistemas de Información Geográfica
Según Gutierrez Puebla & Gould (1994) un dato geográfico tiene tres componentes:
El componente espacial.
El componente temático.
El componente temporal.
El componente espacial hace referencia a la localización geográfica, las propiedades
espaciales de los objetos y las relaciones espaciales que existen entre ellos (Gutierrez Puebla &
Gould, 1994). Dichas relaciones espaciales se dividen en relaciones que pueden ser de carácter
topológico o de carácter geométrico.
Las relaciones geométricas del componente espacial hacen referencia a la ubicación
absoluta que tiene cada objeto respecto al eje de coordenadas cartesianas (x, y).
Por otro lado las relaciones de carácter topológico se refieren a las relaciones que tiene un
objeto con otro, por ejemplo: el objeto X está dentro del objeto Y, el objeto Y es adyacente al
objeto Z. Las relaciones topológicas más comunes son: adyacencia, continuidad, pertenencia,
conectividad, inclusión (CIAF, 2008).
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El componente temático comprende las características que se conocen como atributos de los
objetos con los que representamos el mundo real. Cada objeto puede registrar un determinado
valor para sus atributos (variables), los cuales pueden presentar cierta regularidad en el espacio y
en el tiempo y, además, pueden ser de distinto tipo y escala de medida (Gutierrez Puebla &
Gould, 1994). Un ejemplo de un atributo temático podría ser: la cantidad de personas que habitan
una zona geográfica.
El componente temporal en un GIS según Gutierrez Puebla & Gould (1994): “supone la
necesidad de almacenar y tratar grandes volúmenes de datos, ya que cada estrato, capa o nivel
de información se debe almacenar tantas veces como momentos temporales se consideren para
el análisis del área de estudio.” Esto se debe a que las distribuciones espaciales van cambiando
según pasa el tiempo, tanto su ubicación como sus atributos temáticos. Por ejemplo: una ciudad
aumenta o disminuye su población con el paso del tiempo; una isla puede reducir su tamaño con
el cambio climático, que está relacionado al tiempo.
4.2.2 Formatos de almacenamiento en una base de datos espacial
Normalmente existen dos maneras para el almacenamiento de los datos en un GIS: la forma
raster y la forma vectorial. El medio donde son almacenados los datos en un GIS, sin importar
cuál de los dos formatos se utilicen, suele ser un DBMS. Entre los DBMS más usados para GIS
se pueden mencionar: Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2, IBM Informix y PostgreSQL.
También pueden usarse bases de datos tipo Big Data, com es el caso de MongoDB.
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4.2.2.1 Formato raster
En el formato raster la información espacial es estructurada en celdas de igual tamaño, a su
vez estas celdas están relacionadas a un dato temático, es decir, un dato que representa una
característica de la ubicación. El formato raster es comúnmente usado para imágenes satelitales,
información escaneada o fotografías aéreas que deben pasar por un proceso de
georreferenciación antes de ser introducidas a un GIS.
4.2.2.2 Formato vectorial
El formato vectorial es el principal formato de datos de un GIS. En este tipo de formato se
manejan tres tipos de elementos geográficos: puntos, líneas y polígonos. Por ejemplo, los ríos de
nuestro país, cada río es representado por una línea recta, que a su vez está formado por pares de
coordenadas x e y (puntos). Los polígonos se utilizan para formar áreas, estos se forman
combinando puntos y líneas.
4.3 El futuro de los Sistemas de Información Geográfica
Los GIS están beneficiando otras disciplinas. El gran número de herramientas para GIS,
gratuitas o a bajo costo, han hecho que universidades, instituciones del gobierno y empresas
comiencen a implementar GIS en diferentes áreas. El acceso a datos geográficos es cada vez más
simple.
Empresas como Google y Microsoft, a través de sus productos Google Maps y Bing Maps
respectivamente, brindan la capacidad a cualquier usuario de poder manipular mapas e
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información geográfica de manera fácil y gratuita. Además, estos servicios ofrecen una API5
para que desarrolladores puedan crear sus aplicaciones personalizadas.
Con el fácil acceso y la disminución de los costos de hardware y software, los GIS tienen un
gran futuro por delante. Los GIS brindan a las empresas la información necesaria para la toma de
decisiones, y abren la oportunidad para ofrecer nuevos servicios o mejorar los servicios
ofrecidos.
4.4 Sistema de Posicionamiento Global
El Sistema de Posicionamiento Global (GPS por sus siglas en inglés) es un sistema de
navegación satelital, que permite ubicar un objeto o una persona en cualquier parte de la Tierra.
Su precisión puede llegar hasta centímetros de diferencia (si se usa GPS Diferencial, DGPS por
sus siglas en inglés), pero lo usual es que tenga un margen de error de algunos metros.
El GPS está compuesto por una red de 24 satélites que se mantienen orbitando en el espacio
a 20,200 km de distancia de la Tierra6. Sus trayectorias son sincronizadas con el fin de cubrir la
superficie del planeta.
5 API (del inglés Application Programming Interface) es una forma de abstraer las funciones de un software
para que puedan ser utilizadas por otro software externo. 6 Datos obtenidos de http://www.gps.gov/systems/gps/space
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Figura 7. Constelación de los 24 satélites que componen el GPS.
Fuente: http://www.gps.gov/systems/gps/space
4.5 Servicios Basados en Localización
Los Servicios Basados en Localización (LBS por sus siglas en inglés) son servicios que se
integran a dispositivos móviles, utilizando su ubicación geográfica para brindar un servicio
personalizado a sus usuarios.
Los LBS son utilizados mayormente en tres áreas: instituciones militares y
gubernamentales, servicios de emergencia, y en el sector comercial. Áreas más específicas donde
se emplea LBS son: control aéreo, control de puertos marítimos, sistemas de navegación
vehicular, etc... Estos servicios generalmente emplean la tecnología GPS para poder localizar con
mayor exactitud los dispositivos móviles.
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4.5.1 Clasificación de los LBS
Analistas e investigadores han clasificado los LBS dependiendo su orientación, los que son
orientados a personas y los que son orientados a dispositivos.
Los LBS orientados a personas comprenden aquellas aplicaciones en la que su
centro de atención son las personas o usuarios. El fin de estos es la ubicación de las
personas en sí para ofrecer un servicio. Estos se caracterizan por la posibilidad de ser
configurados por parte del usuario. Un ejemplo de este tipo es la aplicación
Foursquare.7
Los LBS orientados a dispositivos no se enfocan necesariamente en el usuario. En
vez de enfocarse únicamente en la persona, un objeto o un grupo de personas
también pueden ser localizados. En este tipo, a diferencia del anterior, el usuario
usualmente no controla el servicio. Un ejemplo de este tipo es: un sistema de
seguimiento de vehículos para prevenir robos.
4.6 Sistemas de Información Geográfica para la localización de donantes
Con la implementación de GIS se pretende localizar geográficamente a posibles donantes
dentro de la zona geográfica donde se encuentra el Hospital General Plaza de la Salud. La
siguiente imagen muestra la zona delimitada donde se encuentra el hospital.
7 Foursquare es una aplicación móvil que identifica el lugar donde estamos y nos permite hacer una
descripción del mismo. También nos muestra que otros usuarios han opinado del lugar donde estamos y de otros
lugares.
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Figura 8. Ubicación y delimitación de la zona del HGPS. Fuente: Google Maps
Para poder crear un GIS que sirva como base al sistema propuesto en este trabajo, se
realizarán las 5 etapas mencionas anteriormente en este capítulo (ver subcapítulo 4.2).
En la etapa de recopilación de datos se obtendrán los datos necesarios para la aplicación. La
cantidad de habitantes en la zona, la cantidad de personas que pueden ser donantes, su ubicación,
son algunos de los datos que son relevantes para el sistema.
En el preprocesamiento los datos obtenidos de la zona son transformados a efectos de poder
ser interpretados por el GIS.
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En la etapa de procesamiento de los datos se creara la estructura de los datos para ser
almacenados en la geodatabase, está será explicada en el capítulo que sigue.
En la etapa de manipulación y análisis de los datos se procederá a clasificar los donantes,
por tipo de sangre, sexo, edad, entre otros atributos. Se crearan funciones para poder filtrar los
donantes mediante el criterio del tipo de sangre y ordenar los resultados dependiendo la distancia
que exista entre la ubicación y el hospital.
La concepción del producto, el GIS completado, presentará toda la información ya
procesada para la toma de decisiones. Mostrará la ubicación de cada donante dentro de la zona.
Además, le dará la posibilidad al usuario de ver mapas marcados de acuerdo a las características
requeridas por el usuario.
Figura 9. Interfaz para localizar donantes de acuerdo al tipo de sangre. Fuente: Propia
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CAPÍTULO 5: BASES DE DATOS
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5.1 Introducción
El desarrollo tecnológico que existe hoy en día ha impulsado a que todas las áreas de la
sociedad utilicen la informática en sus procesos. Se han cambiado las tareas manuales por tareas
automatizadas, realizadas por aplicaciones y sistemas informáticos. Estas aplicaciones generan
datos, tanto de entrada como de salida. Pero los datos deben ser guardados de alguna manera
para que puedan ser aprovechados en un futuro. Es por esta necesidad principalmente que se
necesitan las bases de datos como un medio para almacenar los datos de manera persistente.
Una base de datos (DB, por sus siglas en inglés) es una agrupación de datos organizados que
se relacionan entre sí, estos son almacenados con la finalidad de ser usados posteriormente. Una
DB tiene cuatro componentes principales, que son: datos, hardware, software y personal humano.
Una breve descripción de cada uno de ellos se presenta a continuación:
Datos: en una DB los datos son los atributos que forman la información que es
almacenada.
Hardware: es el componente físico que sirve de soporte para almacenar la
información, como por ejemplo un disco duro8.
Software: es el componente lógico que permite manipular los datos almacenados en
una base de datos.
8 Disco duro es un dispositivo de almacenamiento que se utiliza un sistema magnético para almacenar datos
digitales. Fuente: Wikipedia
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Personal humano: estas son las personas que manipulan las base de datos, pueden
ser: los administradores de base de datos (DBA por sus siglas en inglés), que se
encargan del control de la misma; los desarrolladores y/o programadores de
aplicaciones que se encargan de programar las aplicaciones que manejaran los datos
almacenados en una DB; y por último los usuarios, que son los que consultan la
información almacenada a través de una interfaz gráfica.
Los datos en una DB son almacenados utilizando un modelo de datos estructurados que se
asemeja a algún aspecto del mundo real y que puede ser consultado.
Un modelo de datos es el conjunto de información que determina las tablas en que ésta se va
a guardar, también define las relaciones que existen entre las tablas y todas las demás
características que permitan conocer detalladamente la estructura de la información almacenada.
Un ejemplo que se puede aplicar al objetivo de esta monografía es: un modelo de datos que
permita almacenar datos de los donantes voluntarios, con la finalidad de poder ser localizados
cuando se presente un caso de emergencia que necesite transfusión sanguínea.
Existen distintos modelos de datos, entre los más importantes están: el modelo jerárquico, el
modelo en red y el modelo relacional.
Un modelo de datos jerárquico es un modelo de datos en el cual los datos son organizados
en una estructura parecida a un árbol. La estructura permite a la información que repite y usa
relaciones padre/hijo: cada padre puede tener muchos hijos pero cada hijo sólo tiene un padre
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(Modelo jerárquico, s.f.). Este modelo de datos es el que más espacio en disco ocupa, ya que
todos los atributos que corresponden a un objeto o entidad son almacenados en un único registro.
El modelo de datos en red es prácticamente igual al modelo jerárquico pero en este un
registro puede tener varios padres.
Hay que destacar que ambos modelos, el modelo jerárquico y el modelo en red, son
prácticamente obsoletos. En cambio, el modelo relacional es un modelo que aún es muy utilizado
y por esta razón se definirá de manera un poco más detallada en el siguiente subcapítulo.
5.2 Modelo de datos Relacional
Las bases de datos relacionales han tenido mucha popularidad en los últimos tiempos. El
modelo de datos relacional surgió como una solución para reducir el uso del espacio en disco
duro por una base de datos. Por medio de este modelo se minimiza la duplicación de datos a
través de un proceso llamado normalización9.
Figura 10. Diagrama de varias tablas en una base de datos relacional. Fuente propia.
9 El proceso de Normalización es un conjunto de reglas que se aplican a una base de datos cuando se pasa del
modelo entidad-relación al modelo relacional, con el fin de mantener la integridad de los datos y evitar la
redundancia (Normalización de bases de datos, s.f.).
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En la actualidad, sin embargo, el costo del almacenamiento en disco ha caído
considerablemente, por lo que el factor económico ya es irrelevante. A pesar de esto, las bases de
datos relacionales siguen siendo muy utilizadas, por la flexibilidad que brindan y porque están
basadas en un modelo fácil de comprender.
Las DB relacionales se organizan mediante tablas, estas están organizadas en filas y
columnas, cada una de las filas simboliza un registro y ese registro representa una instancia10,
cada una de las columnas se denomina como campo y guarda información de un solo tipo de
dato para todos los registros.
En el modelo relacional se puede acceder a información en una o más tablas a través de sus
relaciones, tal y como se muestra en la figura 5 más arriba.
5.3 Sistemas de Gestión de Bases de Datos
Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS por sus siglas en inglés) son un
conjunto de aplicaciones que brindan la posibilidad de crear la estructura de una base de datos y
manipular los datos almacenados en ella.
Un DBMS como afirma Cabello (2010) es el software que permite a los usuarios procesar,
describir, administrar y recuperar los datos almacenados en una base de datos. Los DBMS están
ligados estrechamente con el Sistema Operativo donde se ejecutan.
10 Instancia. Es el contenido de una tabla en un determinado tiempo.
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Figura 11. Esquema del funcionamiento de un DBMS. Fuente propia.
La importancia de los DBMS está en la seguridad e integridad con la que mantiene los
datos. Debe ofrecer herramientas a los usuarios para gestionar los datos. Según Cabello (2010)
entre las herramientas que brinda un DBMS están:
Herramientas para la creación y especificación de los datos. Así como la estructura
Herramientas para administrar y crear la estructura física requerida en las unidades
de almacenamiento.
Herramientas para la manipulación de los datos de las base de datos. Para añadir,
modificar, suprimir o consultar datos.
P á g i n a | 60
Herramientas de recuperación en caso de desastre.
Herramientas para la creación de copias de seguridad.
Herramientas para la gestión de la comunicación de la base de datos.
Herramientas para la creación de aplicaciones que utilicen esquemas externos de los
datos.
Herramientas de instalación de la base de datos.
Herramientas para la exportación e importación de datos.
Los usuarios pueden acceder a la información gestionada por un DBMS a través de un
lenguaje de consulta o de aplicaciones desarrolladas para tales fines.
El DBMS se compone de un lenguaje de definición de datos, de un lenguaje de
manipulación de datos y de un lenguaje de control de datos, los cuales se explican a continuación
(Hernández Basurto & Sánchez Jiménez, 2009).
Lenguaje de definición de datos (DDL por sus siglas en inglés): Permite establecer un
modelo de base de datos por medio de una serie de definiciones que se expresan en un lenguaje
especial, el resultado se almacena en un archivo llamado diccionario de datos.
Lenguaje Manipulador De Datos (DML por sus siglas en inglés): Se refiere a una serie
de expresiones que permiten manipular los datos. Entre las operaciones más comunes podemos
mencionar: insertar, recuperar, eliminar o modificar los datos.
Lenguaje de control de datos (DCL por sus siglas en inglés): Contiene elementos útiles
para trabajar en un entorno multiusuario, en el que es importante la protección de los datos, la
P á g i n a | 61
seguridad de las tablas y el establecimiento de restricciones en el acceso, así como elementos
para coordinar el proceso de compartir los datos por parte de usuarios concurrentes, asegurando
que no interfieren unos con otros.
3.3.1 Funciones de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos
Además de brindar la posibilidad de manipulación de los datos en una DB, un DBMS
también tiene la función de mantener la integridad de los datos y la concurrencia de usuarios que
acceden a la base de datos. Las funciones más importantes que hace un DBMS se listan a
continuación:
Crear la base de datos.
Definición de los datos.
Manipulación de los datos. Debe manejar solicitudes tales como eliminación,
modificación, extracción de los datos.
Mantener la seguridad e integridad de los datos.
Recuperación y concurrencia de los datos.
Debe ejecutar cada una de las funciones anteriores de la manera más eficiente
posible.
P á g i n a | 62
3.3.2 Sistemas de Gestión de Bases de Datos existentes
En el mercado existen distintos DBMS (de base de datos relacionales). Cuatro los más
destacados serán descritos brevemente en esta monografía, estos son: Oracle, MS SQL Server,
MySQL y PostgreSQL.
Figura 12. DBMS más utilizados. Fuente: http://marcianodionizio.blogspot.com
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Figura 13. Ranking de los DBMS relacionales más usados. Fuente: DB-Engines Ranking
Oracle Database: es un sistema de gestión de base de datos desarrollado por Oracle
Corporation11. Es un DBMS objeto-relacional (ORDBMS por sus siglas en inglés). Oracle es
considerado como uno de los DBMS con más funciones en el mercado. Es un DBMS comercial
y su principal desventaja es su alto precio, por lo que es más utilizado en grandes empresas. Su
última versión, para la fecha de esta monografía, es la 12c, que presenta una arquitectura
multitenant12 que posibilita la consolidación de varias DB y permite gestionarlas mediante
servicios basados en la nube13.
Microsoft SQL Server: es un sistema de gestión de base de datos desarrollado por
Microsoft, este está basado en el modelo relacional explicado más arriba. MS SQL Server
soporta la mayoría de la funciones que ofrecen los DBMS, como transacciones, procedimientos
11 http://oracle.com 12 Multitenant (en español multitenancia) es una arquitectura de software que permite tener una instancia de
una aplicación en un servidor para servir a varios clientes, en vez de tener una instancia en cada cliente. 13 Servicios basados en la nube es un paradigma que permite ofrecer servicios a través de Internet. Fuente:
almacenados (en inglés stored procedures14), viene también con un entorno gráfico nativo de
Windows15, permite trabajar en un entorno cliente-servidor16. Su última versión estable, para la
fecha de esta monografía, es SQL Server 2014.
MySQL: es el segundo DBMS Relacional (RDBMS por sus siglas en inglés) más usado en
el mundo (ver Figura 7 más arriba), y es el RDBMS de código abierto17 más usado
mundialmente. Su desarrollador original fue MySQL AB pero actualmente es propiedad de
Oracle Corporation. Al igual que Oracle Database, MySQL es multiplataforma, teniendo
versiones para sistemas operativos como Windows, Linux, Solaris, OS X y FreeBSD. MySQL es
más usado para aplicaciones web pequeñas o de alto rendimiento, siendo usado por grandes
compañías como Google, Facebook, Youtube y Twitter. Su última versión estable, para la fecha
de esta monografía, es MySQL 5.6.23.
PostgreSQL: es un poderoso sistema de gestión de base de datos objeto-relacional de
código abierto, tiene más de 15 años de desarrollo. Es un DBMS multiplataforma, teniendo
versiones para sistemas operativos como: Linux, UNIX (AIX, BSD, HP-UX, SGI IRIX, Mac OS
X, Solaris, Tru64), y Windows18. Es el cuarto RDBMS más usado mundialmente y el segundo
entre los que son de código abierto. Tiene soporte para las mayoría de las funciones que ofrecen
14 Stored Procedures. Son procedimientos que se almacenan en el DBMS, y que pueden ser ejecutados en el
motor de base de datos, y pueden devolver un valor o no. 15 Windows. Sistema operativo desarrollado por Microsoft. 16 Cliente-servidor. Es una arquitectura de sistemas, donde los procesos distribuyen entre proveedores de
servicios (servidores) y los solicitantes de servicios (clientes). 17 Código abierto (del inglés open-source) se refiere a software que es distribuido y desarrollado libremente
19 Foreign key. En bases de datos relacionales se refiere a un campo o conjunto de campos que relaciona una
fila en otra tabla, guardando el valor de la llave primaria (primary key) de la otra tabla.
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5.4 Geodatabases
En el sentido más básico, la Geodatabase es un modelo de datos que permite almacenar
físicamente la información geográfica. Estos son almacenados en archivos comunes, una base de
datos personal como Microsoft Access o en DBMS como Oracle, Microsoft SQL Server,
PostgreSQL, Informix o IBM DB2.
Las Geodatabases permiten almacenar numerosos tipos de datos: vectorial, raster, CAD,
tablas, topología, información calibrada, etc… Los tipos de datos vectorial y raster fueron
explicados en el Capítulo 4.
El modelo de la Geodatabase permite almacenar, además de elementos geográficos, el
comportamiento de dichos elementos, lo que facilita la generación de una visión más completa
de la realidad (¿Qué es una Geodatabase?, 2008).
La geodatabase es el modelo de datos nativo de ArcGIS20. Este sistema permite visualizar y
manipular la información geográfica contenida en el modelo.
5.4.1 Almacenamiento de geodatabase en bases de datos relacionales
El modelo de almacenamiento de una geodatabase está basado en los principios de un
DBMS, ya que utiliza los conceptos básicos de bases de datos relacionales.
Estos conceptos según Esri (2012) incluyen lo siguiente:
20 ArcGIS es un sistema de información geográfica desarrollado por Esri.
P á g i n a | 67
Los datos están organizados en tablas.
Las tablas incluyen filas.
Todas las filas en una tabla tienen las mismas columnas.
Cada columna tiene un tipo, como número entero, número decimal, carácter, fecha y
así sucesivamente.
Las relaciones se utilizan para asociar filas de una tabla con filas de otra tabla. Esto
se basa en una columna común de cada tabla.
Existen reglas de integridad relacional para las tablas. Por ejemplo, cada fila
comparte siempre las mismas columnas, un dominio enumera los valores válidos o
los rangos de valor para una columna, y así sucesivamente.
Para poder acceder a los datos en el modelo de geodatabase se utiliza por lo general la
tecnología ArcSDE. Está tecnología desarrollada por Esri21 permite acceder y administrar datos
geoespaciales contenidos en una base de datos geoespacial.
La tecnología de ArcSDE admite la lectura y la escritura de varios estándares, entre ellos
(entre otras opciones de almacenamiento de datos) los estándares de Open Geospatial
Consortium, Inc. (OGC) para entidades simples, el estándar de la Organización Internacional
para la Estandarización (ISO) para tipos espaciales y los formatos espaciales de Oracle,
PostGIS22 y Microsoft (Esri, 2012).
21 Esri es una compañía dedicada al desarrollo de tecnologías y software basados en GIS. 22 PostGIS es un tipo de dato geoespacial empleado por PostgreSQL.
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Mediante ArcSDE se pueden aprovechar al máximo las geodatabase ya que ofrece
integración con varios DBMS. Además ofrece un alto rendimiento y mayor escala cuando se
maneja un gran número de usuarios.
5.5 Oracle como DBMS para el sistema propuesto
Para el sistema propuesto en esta investigación se pretende usar Oracle, específicamente
Oracle Spatial. Oracle Spatial es una extensión de Oracle, este agrega un tipo de dato espacial
conocido como SDO_Geometry y funciones de consulta para estos tipos de datos. Oracle al ser
el DBMS más popular en el mercado debido a su gran rendimiento y capacidad, resulta ser el
ideal para un sistema como el que se propone.
La idea es diseñar una geodatabase que almacene información de la ubicación geográfica de
cada donante. Se guardará un historial de los lugares más frecuentados por el donante, esta
información se obtendrá a través de una aplicación móvil. Esta aplicación usará el GPS
incorporado en los teléfonos móviles para a través de la aplicación enviar esos datos a la
geodatabase local que estará en el hospital.
El Sistema Experto propuesto se comunicará con las bases de datos de la Cruz Roja
Dominicana, la Junta Central Electoral (JCE), las bases de datos de las empresas telefónicas y
otras bases de datos que ameriten. La finalidad de esta conexión con bases de datos externas es la
de obtener datos de los donantes. En la JCE podemos obtener el tipo de sangre de cada
ciudadano, junto con información de contacto, y con las telefónicas podemos obtener el número
de teléfono móvil relacionado a la cédula obtenida desde la JCE (ver Figura 4, Cap. 3).
P á g i n a | 69
CAPÍTULO 6: IDENTIFICACIÓN POR RADIOFRECUENCIA
P á g i n a | 70
6.1 Historia
Se ha sugerido que el primer dispositivo conocido similar a RFID pudo haber sido una
herramienta de espionaje inventada por Léon Theremin para el gobierno soviético en 1945. El
dispositivo de Theremin era un dispositivo de escucha secreto pasivo, no una etiqueta de
identificación, por lo que esta aplicación es dudosa. Según algunas fuentes,2 la tecnología usada
en RFID habría existido desde comienzos de los años 1920, desarrollada por el MIT y usada
extensivamente por los británicos en la Segunda Guerra Mundial (fuente que establece que los
sistemas RFID han existido desde finales de los años 1960 y que sólo recientemente se había
popularizado gracias a las reducciones de costos).
Una tecnología similar, el transponder de IFF, fue inventada por los británicos en 1939, y
fue utilizada de forma rutinaria por los aliados en la Segunda Guerra Mundial para identificar los
aeroplanos como amigos o enemigos. Se trata probablemente de la tecnología citada por la
fuente anterior.
Otro trabajo temprano que trata el RFID es el artículo de 1948 de Harry Stockman, titulado
"Comunicación por medio de la energía reflejada" (Actas del IRE, pp. 1196-1204, octubre de
1948). Stockman predijo que "... el trabajo considerable de investigación y de desarrollo tiene
que ser realizado antes de que los problemas básicos restantes en la comunicación de la energía
reflejada se solucionen, y antes de que el campo de aplicaciones útiles se explore." Hicieron falta
treinta años de avances en multitud de campos diversos antes de que RFID se convirtiera en una
realidad.
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1940-1950 RFID inicia aproximadamente del 1958, se rediseñan el radar para uso
militar, tomando una gran relevancia en la 2da. Guerra Mundial,
1950-1960 Se inician las primeras experiencias con RFID en laboratorios
1960-1970 Se desarrolló la tecnología RFID, Se realizan las primeras pruebas y
ensayos.
1970-1980 La Explosión de la tecnología RFID, se realizan tesis, y las primeras
aplicaciones.
1980-1990 Aparecen más aplicaciones para la tecnología RFID.
1990-2000 El sistema RFID toma relevancia en el mundo cotidiano, y aparecen los
estándares
6.2 Definición y funcionamiento
Sistema de Identificación de Radio Frecuencia (por sus siglas en inglés RFID, Radio-
Frequency Identification). Se describe como pequeños dispositivos electrónicos que constan de
un pequeño chip y una antena. El chip normalmente es capaz de llevar 2.000 bytes de datos o
menos.
El dispositivo RFID sirve para el mismo propósito de un código de barras o una banda
magnética en la parte posterior de una tarjeta de crédito o tarjeta de cajero automático, que
proporciona un identificador único para ese objeto. Así como un código de barras o banda
magnética deben ser escaneados para obtener la información, el dispositivo RFID debe ser
escaneado para recuperar la información de identificación23.
La Identificación de Radio Frecuencia utiliza una etiqueta, que consiste en un pequeño chip
y la antena, para transportar datos que pueden ser interrogados por un dispositivo de lectura. La
23 What is RFID? http://www.technovelgy.com/ct/Technology-Article.asp?ArtNum=1
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etiqueta RFID puede ser insertada en un libro como parte del proceso de unión o unida como
parte de una etiqueta y únicamente se identifican cada copia de un libro. Las otras ventajas
principales sobre el código de barras son que los datos se pueden leer varias etiquetas
simultáneamente, a una distancia pequeña, sin línea de visión y que la etiqueta RFID también
puede funcionar como un dispositivo de seguridad. Esto significa, por ejemplo, que el contenido
de una caja de libros se puede leer y enumerados sin necesidad de abrir la caja, que cajas o
estantes de libros pueden ser escaneados para los propósitos inventarios y que una pila de libros
de la biblioteca pueden ser escaneados de forma simultánea para auto-pago y envío o devolución.
Existe una variedad de Sistemas RFID que se puede integrar un sin números de
aplicaciones, aunque todos varíen en su aspecto y medios a utilizar, todos se basan en el mismo
esquema de funcionamiento.
1. Un Lector de instalación fija o móvil
2. Una Antena conectada al lector
3. Un transportador que recibe las ondas de radio en cuando entra en la zona del campo
inducción
4. Y el lector que recibe datos y los envía al sistema experto para su procesamiento.
P á g i n a | 73
6.2.1 Etiquetas RFID
Existen diferentes tipos de etiquetas RFID (Green, 2007):
Las Etiquetas Pasivas, no requieren de una alimentación de energía propia, esta utiliza la
energía inducida en la antena por la señal de escaneo por radiofrecuencia. Debido a esto la señal
de respuesta tiene un tiempo de vida corto y su radio de transmisión puede llegar como máximo
6 metros, pero tiene la ventaja de poder ser más pequeño.
Las Etiquetas Semi Pasivas: son muy similares a las pasivas a diferencia de que esta
incluye una batería que permite que el circuito integrado de la etiqueta este siempre alimentado.
Con este tiempo de etiqueta la antena no tiene que capturar la potencia de la señal entrante para
devolver la saliente.
Las Etiquetas RFID Activas: llevan su propia fuente como las semi pasivas, tiene rango
mayores de uso, tanto a nivel de frecuencias, siendo las normales de uso 455 Mhz, 2.45 o 5.8
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Ghz, y de distancia puede ser leída y detectada a 100 metros. Su tamaño es mucho mayor que los
demás tipos de etiquetas.
Los Transportadores están integrados en etiquetas o tags que contienen información dentro
del objeto que lo guarda, transmitiendo cuando el lector se activa. Está compuesto por un
microchip y una antena. Además pude incorporar una batería para alimentar sus transmisiones.
El microchip contiene circuito analógico que ejecuta la transmisión de datos y facilita la
alimentación de energía. También contiene una memoria de solo lectura (ROM pos sus siglas en
inglés, Red Only Memory), para los datos de seguridad y conocimientos del funcionamiento del
sistema, una Memoria de Acceso Aleatorio (RAM por sus siglas en inglés, Random Access
Memory) que permite almacenar temporalmente los datos y por ultimo contiene una EEPROM,
que permite asegurarse del almacenamiento de los datos aun cuando el dispositivo este inactivo y
los registro de datos (Buffers).
Se compone de un Ordenador, Host o controlador, que desarrolla la aplicación RFID. Es el
que recibe la información de uno o varios lectores y se la envía al sistema de información.
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Figura 15. Un sistema RFID transmitiendo datos. Fuente: Propia
6.3 Ventajas y Desventajas
Ventajas Desventajas
Existen diversas tecnología RFID que se ven
como la promesa del presente y del futuro
El precio, pero debido a sus grandes
ventajas el precio inicial compensa su
efectividad.
Es la tecnología más utilizada por la mayoría de
los fabricantes.
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Está asociada (IOT) al Internet De Los Objetos
, conectando personas o electrodomésticos a
ordenadores a través de dispositivos RFID
Permite la Identificación y seguimiento de
objetos, animales y personas.
6.4 Aplicaciones
En el análisis de esta propuesta se ha determinado utilizar la Etiquetas Pasivas, adherida a
un carnet de seguro médico, ya que este tipo de etiquetas permite mayor facilidad para ser
incorporada en objetos pequeños. La comunicación entre el lector y la etiqueta se realizará
mediante señales de radiofrecuencia ubicadas en el interior y exterior del Hospital.
Este esquema se utilizará cuando se realice el proceso de localización mediante el sistema
experto, cuando no obtenga un donante disponible se procederá a buscar los posibles donantes
que estén dentro del hospital. Los datos generados por el sistema experto se almacenarán en un
ordenador host principal, similar a los sistemas de códigos de barras. La antena generará un
campo magnético que activará la etiqueta magnética y posibilitará la comunicación entre la
etiqueta y el transponder.
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Figura 16. Microchip en el carnet de seguro. Fuente Propia.
Se codifica la información en un microchip situado dentro de una etiqueta RFID presión.
Esta etiqueta se fija a un carnet de seguro, quien mediante lectores se activará la etiqueta, lo que
provoca la emisión de ondas de radio frecuencia en. Estas ondas de radio transmitirán
identificadores o códigos que hacen referencia a información exclusiva sobre la información del
donante.
Figura 17. Funcionamiento de la propuesta de localización por RFID. Fuente propia
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CAPÍTULO 7: MODELO DINÁMICO PARA LA
LOCALIZACIÓN DE DONANTES DE SANGRE
P á g i n a | 79
7.1 Descripción del modelo propuesto
Figura 18. Diagrama del modelo propuesto. Fuente propia
El modelo que se propone en esta monografía parte de un proceso que se detalla a
continuación.
El proceso comienza cuando llega una emergencia al hospital, en nuestro caso de estudio al
Hospital General Plaza de la Salud (HGPS). Como toda área de emergencia en cualquier centro
de salud, los casos que van llegando deben ser clasificados de acuerdo a la gravedad. Los casos
P á g i n a | 80
más graves lógicamente son los que tienen más prioridad. El médico encargado del área de
emergencias es el responsable de asignar el nivel de gravedad de cada emergencia.
Luego que ya se tiene el orden en que deben ser atendidas las emergencias, aquellas en la
que se necesite o se pudiera necesitar transfusión sanguínea deben ser ingresadas al sistema
experto.
En los siguientes subcapítulos continuará la descripción del modelo dinámico que se
propone en este trabajo.
7.2 Propuesta de un Sistema Experto
Una vez los datos ingresados del caso que necesita transfusión sanguínea, el sistema experto
buscará en el historial clínico del paciente (si es que tiene) y obtendrá la información que
identifica al paciente para crear un nuevo registro en la geodatabase que se explicó en el Capítulo
5. Si el paciente no posee un historial clínico en el hospital se creará uno nuevo.
Luego el sistema experto buscará en el inventario del banco de sangre del HGPS el tipo de
sangre del paciente. El sistema también tendrá conexión remota a otros centros de salud aledaños
para consultar si hay existencia del tipo de sangre en sus bancos de sangre. De igual modo
también se conectará al inventario de la Cruz Roja Dominicana para el mismo fin. Si no hay
existencia por ninguno de los medios ya mencionados, comenzará el proceso de localización de
donantes.
P á g i n a | 81
7.3 Localización de donantes dentro de la zona geográfica
A través de GIS y de la geodatabase local, el sistema experto enviará notificaciones por
SMS24 a los teléfonos móviles de los donantes que están registrados en la base de datos, de
acuerdo a la distancia que se encuentren del hospital. Hay que destacar, que la información de la
ubicación, es la dirección fija del donante, es decir, su casa o lugar de trabajo. Este es el primer
mecanismo de localización y usualmente será para localizar las personas que no posean móviles
inteligentes. Más adelante se dará otra alternativa más eficaz para localizar donantes que posean
móviles inteligentes.
Cuando los donantes reciban el mensaje de notificación, con la información de la dirección
del hospital donde se necesita la sangre, en nuestro caso el HGPS, podrán acudir al mismo
siempre y cuando deseen aportar su donación.
7.3.1 Aplicación móvil para donantes
Otra alternativa a la notificación por SMS, es el desarrollo de una aplicación móvil para
donantes. Esta aplicación utilizaría el GPS que poseen los móviles inteligentes para mantenerse
enviando información de su localización geográfica al sistema experto a través de un API. De
esta manera el sistema experto tendría la ubicación de los donantes en tiempo real, y podía
notificar únicamente a los donantes que se encuentren cerca del hospital en el momento preciso.
La notificación se haría a través del sistema de notificación que poseen los móviles inteligentes.
24 SMS, Servicio de Mensajes Cortos, es un servicio que permite enviar mensajes de texto entre teléfonos
móviles.
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Para poder instalar la aplicación, las personas deberían acudir a la Cruz Roja Dominicana a
certificar su tipo de sangre, en caso de que no haya registro legal en algún documento (licencia
de conducir, cédula, etc.).
El diseño y/o desarrollo de esta aplicación no está en el alcance de esta investigación, solo
se expone la idea y su funcionamiento.
7.4 Localización de donantes dentro del hospital
En caso de que no sea posible localizar donantes a través de SMS ni por medio de la
aplicación móvil descrita, se procederá a localizar posibles donantes dentro del área del hospital.
Esto se hará a través de la tecnología RFID.
7.4.1 Uso de la tecnología RFID
Como se explicó en el capítulo anterior, se pretende integrar la tecnología RFID en los
carnets de seguro de las personas. Esto se haría implementando el tipo de etiquetas pasivas, ya
que son más fáciles de incorporar en objetos pequeños.
Con esta alternativa se puede saber quién está en el área del hospital y que tipo de sangre
posee. Si se da el caso de que ningunas de las alternativas que se propusieron anteriormente
obtienen resultados, se podría saber si dentro del hospital hay alguna persona que sea compatible
con el tipo de sangre que se necesita. Entonces se podría notificar por los altavoces del hospital
para que la persona acuda a hacer su donación voluntaria.
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Figura 19. Funcionamiento del proceso de localización dentro del hospital a través de RFID.
Fuente propia.
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CONCLUSIONES
Con el modelo propuesto en este trabajo se reduce el riesgo de pérdidas de vidas humanas
por falta de sangre para una transfusión. El empleo de los Sistemas de Información Geográfica
manejados por un sistema experto agiliza el proceso de localizar donantes en casos de
emergencias.
Con el auge que están teniendo los GIS hoy en día y el uso masivo de móviles inteligentes
en nuestro país, hacen que esta propuesta sea realmente factible.
En esta monografía se definieron varias tecnologías de vanguardia, que combinadas forman
un modelo dinámico para la localización de donantes de sangre. Implementar este modelo, no
solo en el Hospital General Plaza de la Salud, sino también en todos los centros médicos
populares del país sería un gran paso para el sistema de salud de nuestro país.
La sociedad no sabe realmente lo importante que es donar sangre, la sangre es vida. El
desarrollo de un modelo como el que se propone en esta monografía, junto con una campaña de
promoción para la donación de sangre cambiara el pensar de la gente, y ayudaría a preservar y
salvar más vidas.
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ANÁLISIS FINANCIERO
Cada día muchos enfermos necesitan una transfusión, en una operación se pueden
transfundir hasta 20 donaciones, una futura madre puede necesitar hasta 10 donaciones en el
parto, 1 de cada 10 personas ingresadas en un hospital necesitará al menos una donación de
sangre, Un accidentado de tráfico puede necesitar hasta 30 donaciones de sangre, Un accidentado
de tráfico puede necesitar hasta 30 donaciones de sangre, y algo más importantes es que todos
los grupos sanguíneos son necesarios para salvar vidas. Por lo que la propuesta económica no
estaría enfocada directamente a la plaza de la salud, sino que debe estar enfocada al país, se
utilizó el Hospital General Plaza de la salud para delimitar el tema de investigación, pero este
proyecto debe tener un análisis financieros más profundo y será detallado en la mejora de esta
investigación en donde se realizaran pruebas y ensayos. Igualmente se está presentando una
propuesta de lo que utilizaría el Hospital de la salud en
Las horas de desarrollo del Sistema Experto serán divididas en 8 horas laborables por día,
conllevando, entonces, un tiempo no menor de 43.75 días laborables que serían un total de 8.75
semanas de trabajo.
Se adquirirán 4 computadores para el Hospital Plaza de la Salud, marca Sony VAIO, las que
se distribuirán de la siguiente manera: 2 computadores en el área de Emergencias, 2
computadores en el laboratorio.
Se iniciará con un plan piloto en el que se identificarán unas 6,000.00 personas, a cada una
de las cuales se les entregará una tarjeta RFID.
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No se contará con gastos de infraestructura, debido a que se utilizaran los espacios
dedicados a Datacenter en el Hospital General de la Plaza de la Salud.
Se gestionará una donación de parte del Instituto Dominicano de Telecomunicaciones
(INDOTEL) para poder utilizar una frecuencia determinada, así como también la infraestructura
y equipos (Antenas, caleado) necesarias.
El retorno de inversión de la primera etapa se reflejara en el nivel de vidas salvadas y en la
mejoría de calidad de vida que se ofrecerá a partir de la implementación del mismo. La
mortalidad resulta de la "pobreza" o del nivel de desarrollo económico y social. Una baja en la
misma se vería reflejada en una fuerza laboral estable que implicaría un nivel de retorno
interpretado en los impuestos que la persona salvada continuará trayendo al estado.
Figura 20. Análisis Financiero del plan piloto. Fuente propia
Tipo Descripcion Cantidad Precio unitario Precio Total
Hardware HP Proliant ML350 4 USD 380.83 USD 1,523.33
SAN (EMC) 2 USD 313.33 USD 626.67
Switch (Cisco) 3 USD 42.17 USD 126.50
Firewall (Sonicwall) CORE 1 USD 408.42 USD 408.42
Firewall (Sonicwall) CORE HA 1 USD 170.50 USD 170.50
Prevencion de Intrusos (McAfee) 1 USD 600.00 USD 600.00