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Sistema Experto Difuso Para La Caracterización Del Riesgo En Salud Por Contaminación De Aire

Published in: Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology
Date of Conference: July 19-23, 2021
Location of Conference: Virtual
Authors: Stefanía Franco (Universidad de Antioquia, CO)
Danny Múnera (Universidad de Antioquia, CO)
Full Paper: #662

Abstract:

Los sistemas de alerta para contaminantes aéreos son actualmente una necesidad en las grandes urbes del mundo. Estos sistemas permiten a los ciudadanos identificar los riesgos por contaminación a los que están expuestos al realizar sus actividades diarias. Al revisar la literatura encontramos que la mayoría de sistemas de alerta para la calidad del aire no se encuentran adaptados a las condiciones particulares de los ciudadanos, condiciones como su rango de edad, el tipo de actividad física que suele realizar o sus comorbilidades. Esta información es esencial para determinar los cuidados que deben tener los ciudadanos ante los niveles de contaminación en la ciudad. Por ejemplo, ante un mismo nivel de contaminación una persona con comorbilidades debería tener un nivel de alerta mayor a una persona sana. Este artículo propone entonces el desarrollo de un sistema experto difuso (SED) para la generación de alertas personalizadas y georeferenciadas por contaminación del aire. El SED utiliza el estado de salud de una persona y el nivel de contaminación del aire en un punto geográfico determinado, para dar a conocer el nivel de riesgo que la persona puede tener al realizar una actividad física. Este sistema de inferencia difusa fue embebido en una aplicación WEB la cual facilita el ingreso de la información por parte del usuario y la visualización de los estados de alerta personalizados. También se presenta una validación funcional del sistema a través de la simulación de múltiples usuarios con diferentes niveles de riesgo, donde se muestra que nuestro sistema efectivamente genera alertas personalizadas, permitiendo a los usuarios conocer el riesgo relativo por contaminación de acuerdo a sus características particulares.