Na última década observou-se grande interesse pra o desenvolvimento de técnicas para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo devido à explosão na quantidade de imagens capturadas e à necessidade de armazenamento e recuperação dessas imagens. A área médica especificamente é um exemplo que gera um grande fluxo de informações, principalmente imagens digitais para a realização de diagnósticos. Porém um problema ainda permanecia sem solução que tratava-se de como atingir a similaridade baseada na percepção do usuário, uma vez que para que se consiga uma recuperação eficaz, deve-se caracterizar e quantificar o melhor possível tal similaridade. Nesse contexto, o presente trabalho de Doutorado visou trazer novas contribuições para a área de recuperação de imagens por contúdo. Dessa forma, almejou ampliar o alcance de consultas por similaridade que atendam às expectativas do usuário. Tal abordagem deve permitir ao sistema CBIR a manutenção da semântica da consulta desejada pelo usuário. Assim, foram desenvolvidos três métodos principais. O primeiro método visou a seleção de características por demanda baseada na intenção do usuário, possibilitando dessa forma agregação de semântica ao processo de seleção de características. Já o segundo método culminou no desenvolvimento de abordagens para coleta e agragação de perfis de usuário, bem como novas formulações para quantificar a similaridade perceptual dos usuários, permitindo definir dinamicamente a função de distância que melhor se adapta à percepção de um determinado usuário. O terceiro método teve por objetivo a modificação dinâmica de funções de distância em diferentes ciclos de realimentação. Para tanto foram definidas políticas para realizar tal modificação as quais foram baseadas na junção de informações a priori da base de imagens, bem como, na percepção do usuário no processo das consultas por similaridade. Os experimentos realizados mostraram que os métodos propostos contribuíram de maneira efetiva para caracterizar e quantificar a similaridade baseada na percepção do usuário, melhorando consideravelmente a busca por conteúdo segundo as expectativas dos usuários / In the last decade techniques for content-based image retrieval (CBIR) have been intensively explored due to the increase in the amount of capttured images and the need of fast retrieval of them. The medical field is a specific example that generates a large flow of information, especially digital images employed for diagnosing. One issue that still remains unsolved deals with how to reach the perceptual similarity. That is, to achieve an effectivs retrieval, one must characterize and quantify the perceptual similarity regarding the specialist in the field. Therefore, the present thesis was conceived tofill in this gap creating a consistent support to perform similarity queries over images, maintaining the semantics of a given query desired by tyhe user, bringing new contribuitions to the content-based retrieval area. To do so, three main methods were developed. The first methods applies a novel retrieval approach that integrates techniques of feature selection and relevance feedback to preform demand-driven feature selection guided by perceptual similarity, tuning the mining process on the fly, according to the user´s intention. The second method culminated in the development of approaches for harvesting and surveillance of user profiles, as well as new formulations to quantify the perceptual similarity of users , allowing to dynamically set the distance function that best fits the perception of a given user. The third method introduces a novel approach to enhance the retrieval process through user feedback and profiling, modifying the distance function in each feedback cycle choosing the best one for each cycle according to the user expectation. The experiments showed that the proposed metods effectively contributed to capture the perceptual similarity, improving in a great extent the image retrieval according to users´expectations

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thomaz Philippe Cavalcante Silva.pdf: 477958 bytes, checksum: f2d356a7d29673f431c4aa41d9c41d11 (MD5) Previous issue date: 2008-04-07 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Modern search engines use different strategies to improve the quality of their answers. An important strategy is to get an ordered list of documents based on lists produced by different sources of evidence. This work studies the use of a evolutionary technique to generate good functions of combination of three different sources of evidence: the textual content of the documents, the connecting structures between the documents in a collection and the concatenation of anchor texts pointing to each document. The functions Combination findings in this study were tested in two separate collections: the first contains queries and document a real Web search engine that contains some 12 million documents and the second is to LETOR reference collection, created to allow the fair comparison between collating functions learning methods. The experiments indicate that the studied approach here is a practical and effective alternative to combining different sources of evidence in a single list of answers. We also checked different query classes require different functions combination of sources of evidence and show that our approach is feasible to identify good features. / Máquinas de busca modernas utilizam diferentes estratégias para melhorar a qualidade de suas respostas. Uma estratégia importante é obter uma única lista ordenada de documentos baseada em listas produzidas por diferentes fontes de evidência. Este trabalho estuda o uso de uma técnica evolutiva para gerar boas funções de combinação de três diferentes fontes de evidência: o conteúdo textual dos documentos, as estruturas de ligação entre os documentos de uma coleção e a concatenação dos textos de âncora que apontam para cada documento. As funções de combinação descobertas neste trabalho foram testadas em duas coleções distintas: a primeira contém consultas e documentos de uma máquina de busca real da Web que contém cerca de 12 milhões de documentos e a segunda é a coleção de referência LETOR, criada para permitir a justa comparação entre métodos de aprendizagem de funções de ordenação. Os experimentos indicam que a abordagem estudada aqui é uma alternativa prática e efetiva para combinação de diferentes fontes de evidência em uma única lista de respostas. Nós verificamos também que diferentes classes de consultas necessitam de diferentes funções de combinação de fontes de evidência e mostramos que nossa abordagem é viável em identificar boas funções.

[pt] Os sistemas de agendamento de consultas tradicionalmente realizam as marcações dos pacientes em intervalos fixos de tempo, sem levar em consideração diversos fatores de complexidade do sistema de saúde. Isso pode causar mão de obra ociosa em alguns períodos do dia e longas filas de espera de pacientes em outros momentos. Nesse contexto, esta dissertação tem como intuito propor uma nova política de agendamento para uma clínica especializada em cirurgia bariátrica do Rio de Janeiro, considerando os fatores desse sistema: tempos de serviços estocásticos, impontualidade do paciente, atrasos e interrupções do serviço, e presenças de no-shows. Esta dissertação analisou diversos cenários com overbooking (marcação de pacientes adicionais), e testou as principais políticas por meio de simulação, propondo a mais adequada para a clínica. As 18 políticas de agendamento aplicadas foram encontradas através de uma extensa revisão sistemática da literatura. Com a utilização da política de agendamento OFFSET, foi possível aumentar o número de atendimentos em 30 por cento para o agendamento do principal provedor da clínica, mantendo o nível de serviço prestado. Além disto, foi proposta uma nova política de agendamento, denominada DOME CYCLE, que teve resultados superiores às demais políticas da literatura na média dos cenários realizados. / [en] Appointment-scheduling systems traditionally schedule patient appointments at fixed intervals, without taking into account several complexity factors of health-care system. This schedule can make the server idle at certain times of the day and can produce long queues of patients at other times. In this context, the objective of this study is to propose a new scheduling policy for a clinic specialized in bariatric surgery in Rio de Janeiro, considering the following factors of this system: stochastic service times, patient unpunctuality, delays and interruptions of the provider and presences of no-shows. This study analyzed several scenarios with overbooking, and tested the main policies with a simulation model, proposing the most appropriate for the clinic. The 18 scheduling policies applied were found through an extensive systematic review of the literature. With the use of the OFFSET scheduling policy, it was possible to increase the number of appointments by 30 percent to the scheduling of the main clinic provider, maintaining the level of service provided. In addition, a new scheduling policy, called DOME CYCLE, was proposed, which has outperformed the other policies in the average of the tests performed.

O problema da descontinuidade semântica tem sido um dos principais focos de pesquisa no desenvolvimento de sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR). Neste contexto, as pesquisas mais promissoras focam principalmente na inferência de pesos de características contínuos e na seleção de características. Entretanto, os processos tradicionais de inferência de pesos contínuos são computacionalmente caros e a seleção de características equivale a uma ponderação binária. Visando tratar adequadamente o problema de lacuna semântica, este trabalho propõe dois métodos de transformação de espaço de características métricos baseados na inferência de funções de transformação por meio de algoritmo genético. O método WF infere funções de ponderação para ajustar a função de dissimilaridade e o método TF infere funções para transformação das características. Comparados às abordagens de inferência de pesos contínuos da literatura, ambos os métodos propostos proporcionam uma redução drástica do espaço de busca ao limitar a busca à escolha de um conjunto ordenado de funções de transformação. Análises visuais do espaço transformado e de gráficos de precisão vs. revocação confirmam que TF e WF superam a abordagem tradicional de ponderação de características. Adicionalmente, foi verificado que TF supera significativamente WF em termos de precisão dos resultados de consultas por similaridade por permitir transformação não lineares no espaço de característica, conforme constatado por análise visual. / The semantic gap problem has been a major focus of research in the development of content-based image retrieval (CBIR) systems. In this context, the most promising research focus primarily on the inference of continuous feature weights and feature selection. However, the traditional processes of continuous feature weighting are computationally expensive and feature selection is equivalent to a binary weighting. Aiming at alleviating the semantic gap problem, this master dissertation proposes two methods for the transformation of metric feature spaces based on the inference of transformation functions using Genetic Algorithms. The WF method infers weighting functions and the TF method infers transformation functions for the features. Compared to the existing methods, both proposed methods provide a drastic searching space reduction by limiting the search to the choice of an ordered set of transformation functions. Visual analysis of the transformed space and precision. vs. recall graphics confirm that both TF and WF outperform the traditional feature eighting methods. Additionally, we found that TF method significantly outperforms WF regarding the query similarity accuracy by performing non linear feature space transformation, as found in the visual analysis.

A possibilidade de recuperar e comparar imagens usando as suas características visuais intrínsecas é um recurso valioso para responder a consultas por similaridade em imagens médicas. Desse modo, a agregação desses recursos aos Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens (Picture Archiving and Communication Systems - PACS) vêm potencializar a utilidade e importância destes no contexto de atividades tais como ensino e treinamento de novos radiologistas, estudos de casos e auxílio ao diagnóstico de forma geral, uma vez que as consultas por similaridade permitem que casos parecidos possam ser facilmente recuperados. O trabalho apresentado nesta tese possui duas vertentes. Primeiro, ele apresenta novos métodos de extração e de características, com o objetivo de obter a essência das imagens, considerando um critério específico. Os atributos obtidos pelos algoritmos de extração são armazenados em vetores de características para posteriormente serem utilizados para indexar e recuperar as imagens baseando-se em seu conteúdo, para responder a consultas por similaridade. Há uma relação próxima entre os vetores de características e as funções de distância utilizadas para compará-los. Assim, a segunda parte deste trabalho trata da proposta, análise e comparação de novas famílias de funções de distância. As funções de distância propostas têm por objetivo tratar o problema do gap semântico, o qual representa o principal obstáculo das funções de distância tradicionais, derivadas da família Lp, quando processam consultas por similaridade. As principais contribuições desta tese incluem o desenvolvimento de novos métodos de extração e comparação de características de imagens, que operam sobre os três principais descritores de baixo nível de imagens: distribuição de cor, textura e forma. Os experimentos realizados mostraram que os ganhos em precisão são maiores para os métodos propostos, quando comparados com algoritmos tradicionais. No que diz respeito às famílias de funções de distância propostas (WAID e SAID), pelos resultados iniciais obtidos, podemos afirmar que eles são bastante promissores no sentido de se aproximarem da expectativa do usuário, no momento de comparar imagens. Os resultados obtidos com esse trabalho podem ser futuramente integrados aos PACS. Particularmente, pretendemos acrescentar novos algoritmos e métodos ao cbPACS, que consiste em um sistema PACS em construção, desenvolvido em uma colaboração entre o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBDI) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP e o Centro de Ciências da Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP / The ability of retrieving and comparing images using their inherent pictorial information is a valuable asset to answer similarity queries over medical images. Thus, having such resources added in Picture Archiving and Communication Systems (PACS) increase their applicability and importance in the context of teaching and training new radiologists on diagnosing, since that similar cases can be easily retrieved. Similarity queries also play an important role on gathering close images, what allows to perform case studies, as well as to aid on diagnosing. The work presented in this thesis is twofold. First, it presents new feature extraction techniques, which aim at obtaining the essence of the images regarding a given criteria. The features obtained by the algorithms are stored in feature vectors and employed to index and retrieve the images by content, in order to answer similarity queries. There is a close relationship among feature vectors and the distance function employed to compare them. Thus, the second, part of this work concerns the comparison, analysis and proposal of new families of distance functions to compare the features extracted from the images. The distance functions proposed intend to deal with the semantic gap problem, which is the main drawback of the traditional distance functions derived from the Lp metrics when processing similarity queries. The main contributions of this thesis include the development of new image feature extractors that works on the three aspects of raw image data (color distribution, texture and shape). The experiments have shown that the gain in precision are higher for all the feature extractors proposed, when comparing with the state-of-the-art algorithms. Regarding the two families of distance functions WAID and SAID proposed, by the initial experiments performed we can claim that they are very promising on preserving the user expectation when comparing images. The results provided by this work can be straightforwardly integrated to PACS. Particularly, we intend to add the new algorithms and methods to cbPACS, which is under joined development between the Image Data Base Group of Instituto de CiLncias Matemáticas e de Computaçno of USP and Centro de CiLncias de Imagens e Física Médica of Faculdade de Medicina de Ribeirno Preto of USP

A análise automática da similaridade entre imagens depende fortemente de descritores que consigam caracterizar o conteúdo das imagens em dados compactos e discriminativos. Esses dados extraídos e representados em um vetor-de-características tem o objetivo de representar as imagens nos processos de mineração e análise para classificação e/ou recuperação. Neste trabalho foi explorado o uso de dicionários visuais e contexto para representar e recuperar as características locais das imagens utilizando formalismos estendidos com alto poder descritivo. Esta tese apresenta em destaque três novas propostas que contribuem competitivamente com outros trabalhos da literatura no avanço do estado-da-arte, desenvolvendo novas metodologias para a caracterização de imagens e para o processamento de consultas por similaridade. A primeira proposta estende a modelagem Bag-of-Visual-Words, permitindo codificar a interação entre palavras-visuais e suas disposições espaciais na imagem. Para tal fim, três novas abordagem são apresentadas: (i) Weighted Histogram (WE); (ii) Bunch-of-2-grams e (iii) Global Spatial Arrangement (GSA). Cada uma dessas técnicas permitem extrair informações semanticamente complementares, que enriquecem a representação final das imagens descritas em palavras-visuais. A segunda proposta apresenta um novo descritor, chamado de Bag-of-Salience-Points (BoSP), que caracteriza e analisa a dissimilaridade de formas (silhuetas) de objetos explorando seus pontos de saliências. O descritor BoSP se apoia no uso de um dicionário de curvaturas e em histogramas espaciais para representar sucintamente as saliências de um objeto em um único vetor-de-características de tamanho fixo, permitindo recuperar formas usando funções de distâncias computacionalmente rápidas. Por fim, a terceira proposta apresenta um novo modelo de consulta por similaridade, denominada Similarity Based on Dominant Images (SimDIm), baseada no conceito de Imagens Dominantes, que é um conjunto que representa, de uma maneira mais diversificada e reduzida, toda a coleção de imagens da base de dados. Tal conceito permite dar mais eficiência quando se deseja analisar o contexto da coleção, que é o objetivo da proposta. Os experimentos realizados mostram que os métodos propostos contribuem de maneira efetiva para caracterizar e quantificar a similaridade entre imagens por meio de abordagens estendidas baseadas em dicionários visuais e análise contextual, reduzindo a lacuna semântica existente entre a percepção humana e a descrição computacional. / The automatic similarity analysis between images depends heavily on the use of descriptors that should be able to characterize the images\' content in compact and discriminative features. These extracted features are represented by a feature-vector employed to represent the images in the process of mining and analysis for classification and/or retrieval. This work investigated the use of visual dictionaries and context to represent and retrieve the local image features using extended formalism with high descriptive power. This thesis presents three new proposals that contribute in advancing the state-of-the-art by developing new methodologies for characterizing images and for processing similarity queries by content. The first proposal extends the Bag-of-Visual-Words model, by encoding the interaction between the visual words and their spatial arrangements in the image space. For this, three new techniques are presented: (i) Weighted Histogram (WE); (ii) Bunch-of--grams and (iii) Global Spatial Arrangement (GSA). These three techniques allow to extract additional semantically information that enrich the final image representation described in visual-words. The second proposal introduces a new descriptor, called Bag-of-Salience-Points (BoSP), which characterizes and analyzes the dissimilarity of shapes (silhouettes) exploring their salient point. The BoSP descriptor is based on using a dictionary of curvatures and spatial-histograms to represent succinctly the saliences of a shape into a single fixed-length feature-vector, allowing to retrieve shapes using distance functions computationally fast. Finally, the third proposal introduces a new similarity query model, called Similarity based on Dominant Images (SimDIm), based on the concept of dominant images, which is a set of images representing the entire collection of images of the database in a more diversified and reduced manner. This concept allows to efficiently analyze the context of the entire collection, which is the final goal. The experiments showed that the proposed methods effectively contributed to characterize and quantify the similarity between images using extended approaches based on visual dictionaries and contextual analysis, reducing the semantic gap between human perception and computational description.

O uso da computação em uma variedade cada vez maior de aplicações fez com que os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD) passassem a ser utilizados para armazenar os mais diversos tipos de dados complexos, como imagens, sons e cadeias de DNA entre outros. Consultas baseadas em relações de ordem total ou igualdade não podem ser aplicadas ou tem aplicações limitadas quando executadas nestes conjuntos de dados. Logo, efetua-se consultas por similaridade baseadas no conteúdo de dados desses tipos. Se tais conjuntos de dados podem ser representados em um espaço métrico, é possível utilizar os Métodos de Acesso Métricos (MAM), como a Slim-Tree, a M-Tree e a DBM-Tree, para otimizar as consultas por similaridade. Porém, os MAM são muito difíceis de compreender e analisar devido à complexidade de suas estruturas. Esta dissertação apresenta um sistema de visualização que permite a inspeção visual da organização e do comportamento de MAM, provendo aos desenvolvedores e administradores de SGBD uma forma rápida e fácil para obter informações essenciais sobre estas estruturas que podem levar a melhorias no desempenho de consultas e outras operações. / The use of computers by an increasing variety of applications led the Database Management Systems (DBMS) to be used to store a wide range of complex data types, such as images, sounds, DNA chains, etc. Queries based on the total order relationship and/or equality can not be applied or have a limited range of applications when performed over these datasets. It is necessary to use similarity queries based on the contents of the data. If these datasets can be represented as metric spaces, it is possible to use the Metric Access Methods (MAM), such as the Slim-Tree, the M-Tree and the DBM-Tree, to optimize similarity queries. However, MAM are very hard to understand and analyze due to their complex structures. This work presents a visualization system that allows the visual inspection of the organization and the behavior of MAM. The usage of this system provides to MAM developers and database administrators, an easy and fast way to acquire information about key aspects of these structures, which can lead to improvements on the performance of queries and other operations.

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2017-09-19T20:56:23Z No. of bitstreams: 1 Danielle Cristina Campos de Souza.pdf: 1576989 bytes, checksum: da92792bd527aad6147656d031525bac (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T20:56:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Danielle Cristina Campos de Souza.pdf: 1576989 bytes, checksum: da92792bd527aad6147656d031525bac (MD5) Previous issue date: 2017-02-06 / With the objective of analyzing the results of the implantation of electronic systems and tools, used to perform the regulation of high complexity access, that is, consultation schedules and specialized outpatient exams, this research starts from an exploratory descriptive analysis, promoting a greater knowledge on the history of the Regulation of Access to Assistance (Also called regulation of access or care regulation) and the implementation of a computerized system that acts in this practice. With the 1988 Constitution, the Unified Health System was defined as the right of all, and the State should guarantee equal access. At the outset, it found difficulties in broadening access to citizens and decentralize health actions, dividing the responsibility between States and Municipalities. The approach used was qualitative and quantitative, because it intends to describe and interpret the phenomena, besides analyzing the information collected. The regulation of access to care had its mark with publication of NOA / SUS 2001(Health Care Operational Standard), and has intensified over the years, even with the challenges encountered in achieving the quality required by SUS users and meet the needs that vary according to your individual profile. Since its inception in 2008 through ordinance no. 1,559, presented advances related to the improvement of the quality of care flows making this dimension of regulation can be considered the user's access door to public health services. That is why the main objective of the research consists of analyzing the indicators of satisfaction and absenteeism, because, these are the ones that reveal how the image of the institution is and their use in relation to supply and demand. In August 2010, the Central of Regulation of the Health Services Offering - CROSS, and was implanted in the Hospital of this work with its various functions, allowing a more practical and organized flow to promote access to SUS users, so in this work will be evaluated the impact of the schedules made through the CROSS system allowing outpatient access and evaluating the indicators that effectively present the impact of its implementation. The obtained results indicate positive changes and improvements in the quality of care, since it adopts more adequate protocols in the practice of health care regulation. / Com o objetivo de analisar os resultados da implantação de sistemas e ferramentas eletrônicas, utilizados para executar a regulação do acesso de alta complexidade, ou seja, agendamentos de consultas e exames ambulatoriais especializados, esta pesquisa parte de uma análise exploratória descritiva, promovendo um maior conhecimento sobre a história da Regulação do Acesso à Assistência (também denominada regulação do acesso ou regulação assistencial) e a implantação de um sistema informatizado que atua nessa prática. Com a Constituição de 1988, o Sistema Único de Saúde foi definido como sendo direito de todos, devendo o Estado, garantir o acesso igualitário. Em seu início, encontrou dificuldades em ampliar os acessos aos cidadãos e descentralizar as ações de saúde, dividindo a responsabilidade entre Estados e Municípios. A abordagem utilizada foi qualitativa e quantitativa, pois tem a intenção de descrever e interpretar os fenômenos, além de analisar as informações coletadas. A regulação do acesso à assistência teve seu marco com a publicação da NOA/SUS 2001 (Norma Operacional de Assistência à Saúde), e tem se intensificado no decorrer dos anos, mesmo com os desafios encontrados em atingir a qualidade exigida pelos usuários do SUS e atender as necessidades que variam de acordo com seu perfil individual. Desde sua instituição, em 2008 através da portaria nº 1.559, apresentou avanços relacionados à melhoria da qualidade dos fluxos assistenciais, fazendo com que essa dimensão da regulação possa ser considerada a porta de acesso do usuário aos serviços públicos de saúde. Por isso, o objetivo principal da pesquisa consiste em analisar os indicadores de satisfação e absenteísmo, pois, estes são os que revelam como está a imagem da instituição e seu aproveitamento com relação à oferta e demanda. Em agosto de 2010, surgiu a Central de Regulação de Oferta de Serviços de Saúde – CROSS, e foi implantada no Hospital alvo deste trabalho com suas diversas funções, permitindo um fluxo mais prático e organizado de promover o acesso aos usuários do SUS, por isso, neste trabalho será avaliado o impacto dos agendamentos realizados por meio do sistema CROSS, permitindo o acesso ambulatorial e avaliando os indicadores que apresentem efetivamente o impacto de sua implantação. Os resultados obtidos apontam mudanças positivas e melhorias na qualidade assistencial, pois passa a seguir protocolos mais adequados na prática da regulação assistencial.

Com a grande quantidade de informações existentes nas aplicações computacionais hoje em dia, cada vez mais tornam-se necessários mecanismos que facilitem e aumentem o desempenho da recuperação dessas informações. Nesse contexto vem surgindo os bancos de dados chamados de NOSQL, que são bancos de dados tipicamente não relacionais que, em prol da disponibilidade e do desempenho em ambientes com enormes quantidades de dados, abrem mão de requisitos antes vistos como fundamentais. Neste trabalho iremos lidar com esse cenário ao implementar o módulo de consultas distribuídas do JBoss Infinispan, um sistema de cache distribuído que funciona também como um banco de dados NOSQL em memória. Além de apresentar a implementação desse módulo, iremos falar do surgimento do movimento NOSQL, de como se caracterizam esses bancos e de onde o Infinispan se insere nesse movimento. / With the big amount of data available to computer applications nowadays, there is an increasing need for mechanisms that facilitate the retrieval of such data and improve data access performance. In this context we see the emergence of so-called NOSQL databases, which are databases that are typically non-relational and that give up fulfilling some requirements previously seen as fundamental in order to achieve better availability and performance in big data environments. In this work we deal with the scenario above and implement a module that supports distributed queries in JBoss Infinispan, a distributed cache system that works also as an in-memory NOSQL database. Besides presenting the implementation of that module, we discuss the emergence of the NOSQL movement, the characterization of NOSQL databases, and where Infinispan fits in this context.

El presente proyecto trata sobre un aplicativo móvil llamado “Dr. App” para promocionar los servicios médicos de distintos doctores con distintas especializaciones, ya que actualmente atravesamos una pandemia donde a los usuarios o pacientes nos es difícil poder acceder, en un primer descarte, a un centro médico. Así mismo, este aplicativo contará con una asistente virtual quien organizará sus citas programadas con sus centros de atención; es decir, el paciente podrá acceder a la información sobre las distintas instituciones donde esté doctor atiende. El paciente tendrá distintas opciones de médicos y lugares donde se pueda atender, gracias a la geolocalización, podrá ver una lista de distintos centros médicos y también podrá elegir al doctor mediante un sistema de calificaciones. Todos los doctores que harán el triaje para destinarlo con una especialidad son médicos recién colegiados; por otro lado, en la plataforma podrán verificar sus documentos y códigos de estos ante cualquier consulta. El aplicativo móvil tendrá una sección donde los pacientes podrán ver la trayectoria de los doctores especializados, es decir, donde han trabajado, especializaciones y otros. / This project deals with a mobile application called “Dr. App” to promote the medical services of doctors with different specializations, since we are currently going through a pandemic where users or patients find it difficult to access a medical center in the first instance. Likewise, this application will have a virtual assistant who will organize your scheduled appointments with your care centers; that is, the patient will be able to access information about the different institutions where the doctor attends. The patient will have different options of doctors and places where he can attend, thanks to geolocation, he will be able to see a list of different medical centers and he will also be able to choose the doctor through a rating system. All the doctors who will do the triage to assign it to a specialty are recently registered doctors; on the other hand, on the platform they will be able to verify their documents and their codes before any query. The mobile application will have a section where patients can see the trajectory of specialized doctors, that is, where they have worked, specializations and others. / Trabajo de investigación