Ingeniero Civil Industrial / Este trabajo se enmarca dentro del proyecto KOKORO el cual busca, entre otras cosas, utilizar y analizar las variables fisiológicas del cuerpo para ayudar a la prevención primaria de enfermedades cardiovasculares (ECV) mediante sistemas de alarmas previas y nuevos índices de prevención. Específicamente este trabajo explora el proceso de Diseño, desarrollo y validación de un modulo funcional para la visualización de factores de riesgo en pacientes con enfermedades cardiovasculares a partir de los problemas levantados en el Hospital del Salvador y el Instituto nacional del Tórax. Las ECV en Chile son la causa del 27,1\% de las defunciones del país según el MINSAL, midiéndose este riesgo utilizando el índice de Framingham. Con lo anterior como motivación para el diseño de un sistema de control de pacientes cardiovasculares utilizando tecnologías de la información, se procedió a tener conversaciones con funcionarios del hospital del Salvador, lo que dio como resultado un número de problemáticas básicas que deberían ser solucionadas para poder implementar este sistema de control. Las principales problemáticas que se presentaron respecto al control de pacientes, fueron la ausencia de información de los pacientes llegando a un 40\% la cantidad de veces que está no se encuentra o no llega a tiempo, la poca inmediatez de la información de los pacientes y las inasistencias de los mismos a sus horas médicas, donde se presentaba alrededor de un 30\% de ausencias. Algunas razones de los primeros dos problemas indicaban a la búsqueda de documentos físicos en el archivo del hospital donde se suelen extraviar una gran cantidad de documentos al día. Dado lo anterior, en conjunto con médicos del Hospital del Salvador y del Instituto Nacional del Tórax, se propuso el diseño y desarrollo de un módulo funcional donde se pudiesen almacenar los datos de los pacientes en un formato digital, dando solución a los primeros dos problemas. Este modulo pasó por un posterior proceso de validación dividido en 2 partes para el perfeccionamiento de la plataforma entregada. El módulo final desarrollado consistió en una plataforma web con una base de datos integrada, donde se puede añadir, buscar y analizar datos con relación a ECV de pacientes a través del tiempo, para promover la inmediatez de información, evitar que esta se extravié y dar una condensación de ella, donde los médicos recibieran las variable mas importantes para realizar diagnósticos. Además, se deja una propuesta para monitoreo a distancia, basada en el estado del arte y entrevistas con médicos y, por último, algunas recomendaciones de trabajo a futuro para poder expandir el proyecto como la formación de un índice de riesgo CV propio del país, la integración de otros factores independientes al índice de riesgo, entre otras.

Magíster en Ciencias, Mención Computación / Motivación. Los estándares de la Web Semántica son útiles para poder organizar la información de la Web de forma que los computadores puedan procesarla y comprenderla de mejor manera, pudiendo así los usuarios realizar búsquedas más sofisticadas y contar con un lenguaje más expresivo para realizarlas. Sin embargo, la mayoría de las bases de conocimiento disponibles utilizan solamente la información textual en desmedro del contenido multimedia, el cual ha aumentado enormemente los últimos años y ya es parte fundamental de la Web. Objetivo. Dado lo anterior, nuestro objetivo en este trabajo es construir una base de conocimientos que nos permita combinar consultas semánticas con consultas sobre el contenido visual de las imágenes de la Web, que llamaremos IMGpedia. Concretamente, se trabajará utilizando las imágenes de Wikimedia Commons. Contribución. Una vez completado, este trabajo pretende ser un puente entre el mundo del análisis multimedia y el de la Web de Datos. En este sentido, todas las rutinas de descripción de contenido visual serán publicadas como implementaciones de referencia en diferentes lenguajes de programación. Además, la base de conocimientos será una fuente de Datos Enlazados Abiertos de alta calidad, puesto que proveerá enlaces a diferentes fuentes de conocimiento para proveer contexto. Finalmente, estos datos podrán ser consultados a través del SPARQL endpoint público provisto para tal efecto. Esta base de conocimientos es pionera en combinar información del contenido visual de imágenes de la Web con datos semánticos extraídos de DBpedia. Metodología. Se propone y desarrolla una metodología, dadas las 15 millones de imágenes extraídas de Wikimedia Commons, estas se analicen y procesen para formar una completa base de conocimiento. Primeramente, se calculan sus descriptores visuales; luego se computan sus vecinos más cercanos para establecer enlaces de similitud entre ellas; posteriormente, se propone una estrategia para enlazar las imágenes con recursos de DBpedia si es que las imágenes son utilizadas en el respectivo artículo de Wikipedia; y, finalmente, los datos se publican como un grafo RDF, listos para ser consultados a través de un terminal de consulta SPARQL. Valor. El valor de este trabajo está en que es el inicio de un proyecto a largo plazo, el cual busca incluir el contenido multimedia dentro de la Web de Datos de una forma automatizada, sin necesidad de etiquetar los medios manualmente, sino que los hechos puedan ser extraídos de fuentes complementarias. De esta forma se hace que el hecho de realizar consultas sobre similitud visual e incluyendo filtros semánticos sea una tarea cada vez más común. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Núcleo Milenio Centro de Investigación para la Web Semántica