• Sistema de Información para el Análisis Comparativo de Precio y Lectura de Recetas usando RPA y OCR para farmacias del Perú

  Ramírez García, Orestes Manolo; Solier Quispe, Estephany Coraima; Hijar Flores, Jesarela Kherlin (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-03)

  El proyecto propuesto tiene como propósito implementar y ejecutar un sistema web que facilite la búsqueda de encontrar y comparar los precios de los medicamentos de las distintas farmacias del Perú. En vista de que, la mayoría de las personas demoran un tiempo regular dirigiéndose a las farmacias para encontrar un precio accesible a su economía y en el peor de los casos no continúan algún tratamiento por un precio elevado. Este problema cada vez es más concurrente, ya que los medicamentos siempre han sido un recurso de urgencia y de primera necesidad para las personas. Con el desarrollo del proyecto se desea beneficiar a toda la población peruana que cuente con un ordenador escritorio o portátil donde tengan acceso a internet y de esta forma puedan hacer uso del sistema web. En este proyecto, mostraremos un sistema web utilizando técnicas como el web scraping, en el cual extraemos todos los medicamentos (nombre de medicamentos, precios, imágenes referenciales) y luego de ello realizamos la comparación de los precios en las farmacias más reconocidas del Perú. También se aplicó la tecnología de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), esto permitirá reconocer y extraer las palabras de los medicamentos descritas en una receta y luego proceder a compararlo. Ya que el sistema tendrá una opción para que el usuario cargue la imagen de su receta y se le facilite en el proceso de búsqueda.

  Acceso abierto
• Sistema de Gestión de Mesa de Ayuda Aplicando Tecnologías Blockchain

  ​​Mejía Tarazona, Ronald​; Diaz Diaz, Renzo Mauricio; Mares Arevalo, Andres (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-04-07)

  El presente proyecto busca resolver una problemática de sistemas de mesa de ayuda el cual se centra en implementar mejoras de accesibilidad e integridad de la información. Para ello, se implementarán tecnologías blockchain y chatbot en el marco de trabajo con el fin de mejorar la experiencia del usuario, así como asegurar su información en un sistema robusto. Asimismo, se compararán los diferentes productos que ofrece el mercado en relación con los sistemas de mesa de ayuda actuales, redes blockchain e interfaces de chat disponibles. Luego, se clasificarán sus diferencias e identificarán sus debilidades con la finalidad de diseñar una solución que aporte valor al concepto de los sistemas de mesa de ayuda. Las deficiencias de los sistemas de mesa de ayuda actuales serán fundamentales para definir las aplicaciones de tecnologías blockchain y chatbot y crear usos innovadores que mejoren la calidad tanto del software como de la experiencia de usuario al interactuar uno de estos servicios. La incorporación de estas tecnologías creará valor en estos sistemas y se partirá de un caso de estudio genérico modelado a partir del benchmarking realizado entre los diferentes productos analizados. Así mismo, especialistas en blockchain nos ayudarán a determinar la mejor red bajo la cual construir nuestra propuesta. En base a las premisas anteriores se ha establecido como producto final una implementación de las mejoras en un modelo de sistema de mesa de ayuda que incorporará los módulos característicos mejorados con nuestra propuesta.

  Acceso abierto
• Sistema de optimización para la extracción y visualización de datos basado en Inteligencia Artificial en empresa del sector minero

  Velasquez Ortega, Gabriel Andre; Alvarado Castañeda, Carlos Alonso (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-03-02)

  Este proyecto investiga y desarrolla un innovador sistema de optimización para la extracción y visualización de datos aplicando Inteligencia Artificial (IA) en el sector minero. Enfocándose en optimizar la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas, el estudio propone un enfoque integrado que combina técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y aprendizaje automático. El objetivo principal es transformar la toma de decisiones mediante datos en las empresas mineras, permitiendo así una mejor interpretación y uso de la información para optimizar procesos y decisiones. El sistema desarrollado se basa en una exhaustiva revisión de literatura y análisis de las necesidades actuales del sector minero, identificando las brechas y oportunidades en la gestión de datos. Se implementaron algoritmos de IA para automatizar y mejorar la extracción y procesamiento de datos, resultando en una herramienta capaz de analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente y precisa. Los resultados obtenidos demuestran una notable mejora en la rapidez y precisión de la extracción de datos, así como en la calidad en la visualización de datos para una mejor toma de decisiones. Este proyecto no solo aporta a la eficiencia operativa en el sector minero, sino que también busca aportar a futuras investigaciones y desarrollos tecnológicos en la integración de la IA en otros campos industriales. La investigación concluye resaltando la importancia de adaptar y adoptar tecnologías emergentes en sectores tradicionales, como la minería, para mantener la competitividad y enfrentar los desafíos del mercado actual.

  Acceso abierto
• Solución Tecnológica De Reconocimiento Facial Para La Identificación De Personas

  Mansilla López, Juan Pablo Jesús; Carrion Pinto, Piero Fabrizio; Reaño Evangelista, Rodrigo Alonso (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-02-27)

  Una nueva tecnología que ha demostrado ser efectiva y precisa en la identificación de personas es, hoy en día, el reconocimiento facial. Esta tecnología, al utilizarse con cámaras IP proporciona un sistema de control de acceso muy efectivo y práctico. Además, este sistema es capaz de aprender y mejorar su capacidad de reconocimiento facial a lo largo del tiempo mediante el uso de redes neuronales, lo que conduce a una mayor precisión y una menor tasa de falsos positivos en el campo. Así, este artículo presenta un sistema de reconocimiento facial utilizando redes neuronales, para el monitoreo y gestión de accesos para personas en pequeñas y medianas empresas (PYMES); con el uso de cámaras IP para la versatilidad del seguimiento continuo a las personas que circulen en las zonas restringidas. Asimismo, se analizan los problemas de seguridad frecuentes en estos entornos y se proponen soluciones a través de la implementación del sistema presentado. Al final, los resultados obtenidos evidencian que el sistema proporciona una solución eficaz y segura para el monitoreo y control de acceso de personas en áreas restringidas de pequeñas y medianas empresas (PYMES). Su capacidad de identificación precisa, combinada con la eliminación de barreras y la conveniencia para los usuarios, mejora significativamente la seguridad y la experiencia de uso.

  Acceso abierto
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  Arquitectura de seguridad basada en blockchain para la protección de los datos de Pymes comerciales peruanas

  Sánchez Castro, Jorge Arturo; Baca Pompa, Gilma Jhojanny; Benites Reyna, Victor Raul (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-02-11)

  Las pymes peruanas del sector comercial enfrentan crecientes vulnerabilidades en la seguridad de sus datos, destacando la falta de medidas efectivas para proteger información sensible. Entre las causas se encuentran la eliminación de datos por parte de proveedores de servicios en la nube, la falta de protección de redes y el incumplimiento de regulaciones de seguridad. Este estudio propone una arquitectura de seguridad basada en blockchain para pymes, que garantiza la inmutabilidad y transparencia de los datos, mitigando así los riesgos asociados a la manipulación o filtración de información confidencial. La arquitectura consta de tres capas (Negocio, Aplicación y Tecnología) y fue implementada en una pyme del sector comercial en Lima. La validación incluyó pruebas de tiempo promedio para identificar vulnerabilidades, tasa de éxito por autenticación en el sistema y satisfacción de usuario, demostrando mejoras significativas en la seguridad y eficiencia de la gestión de datos. Esta arquitectura puede adaptarse a diferentes necesidades y escalas, proporcionando una solución flexible y robusta para la seguridad de datos en el ámbito comercial

  Acceso abierto
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  Sistema automatizado para la mejora del procesamiento de datos de auditoría mediante buenas prácticas del DAMA-DMBOK y herramientas low-code en el sector bancario

  Urbina Pereyra, Jaime Roberto; Ruiz Yen, Armando Josue; Valdes Kapustin, Celso Haziel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-02-11)

  En el ámbito de la auditoría financiera, es fundamental lograr la recuperación eficiente de datos precisos, minimizar los esfuerzos de reprocesamiento y mitigar los riesgos asociados al procesamiento de datos, así como mejorar la calidad de la información. En esta línea, presentamos un sistema automatizado diseñado específicamente para optimizar el procesamiento de datos en auditorías. Este sistema realiza una evaluación automatizada de seis dimensiones clave de la calidad de los datos según el modelo DAMA: integridad, razonabilidad, precisión, unicidad, validez y coherencia. Esta evaluación es crucial para determinar si las fuentes de datos cumplen con los estándares requeridos para su utilización en diversos procesos analíticos. El sistema fue implementado y validado en la Gerencia de Banca Mayorista del Banco de Crédito del Perú, donde logró analizar de manera exitosa el 100% de las fuentes de datos en auditorías de crédito comercial, reduciendo diez veces el tiempo de procesamiento de cada fuente. Estos resultados confirman que nuestra herramienta contribuye significativamente a mejorar el procesamiento de datos en el contexto de la auditoría financiera. El sistema ha demostrado ser efectivo y confiable para incrementar la eficiencia y precisión general de las auditorías financieras.

  Acceso abierto
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  Modelo analítico basado en Machine Learning, para el diagnóstico de melanoma en etapas tempranas, en Cusco, Perú​

  Acuña Arroyo, Pedro Leoncio; Villanueva Zárate, Natalia Valeria; ​​Pardo Valdivia, Flavia ​ (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-11-21)

  "En el presente trabajo, se identificaron una serie de causas que provocan diagnósticos erróneos o tardíos, lo que deriva en una probabilidad más baja de superación de este cáncer. Entre las causas tenemos al desconocimiento de la enfermedad, a los recursos médicos insuficientes, a la abstención de atención médica debido a los bajos recursos económicos y al personal médico limitado en ciertos sectores y/o regiones del país, en especial Cusco. Con el objetivo de contribuir a la solución de este problema, se propuso la implementación de un modelo analítico basado en Machine Learning, diseñado para la detección temprana del melanoma. Este modelo no pretende reemplazar la experiencia de un dermatólogo, sino actuar como una herramienta de apoyo para el diagnóstico inicial, lo que permitiría un inicio de tratamiento más rápido y aumentaría las posibilidades de recuperación completa. El desarrollo fue llevado a cabo utilizando el algoritmo Support Vector Machine (SVM), el lenguaje de programación Python, conjuntos de datos de los repositorios ""ISIC 2019"" e ""ISIC 2020"", además de los servicios de la nube de Amazon Web Services. En síntesis, este proyecto busca mejorar la detección temprana del melanoma a través de un modelo de Machine Learning que, aunque no reemplaza a un profesional médico, representa un recurso valioso para acelerar el inicio del tratamiento y, por ende, aumentar las tasas de éxito en la lucha contra esta enfermedad.||This paper addressed the problems associated with late detection of melanoma. Following an initial investigation, a number of causes were identified that lead to misdiagnosis or late diagnosis, resulting in a lower probability of overcoming this cancer. Among the causes are lack of awareness of the disease, insufficient medical resources, lack of medical care due to low economic resources and limited medical staff in certain sectors and/or regions of the country, especially Cusco. In order to contribute to the solution of this problem, the implementation of an analytical model based on Machine Learning, designed for the early detection of melanoma, was proposed. This model is not intended to replace the expertise of a dermatologist, but to act as a support tool for the initial diagnosis, which would allow a faster initiation of treatment and increase the chances of full recovery. The development was carried out using the Support Vector Machine (SVM) algorithm, the Python programming language, datasets from the ""ISIC 2019"" and ""ISIC 2020"" repositories, as well as Amazon Web Services cloud services. In summary, this project seeks to improve the early detection of melanoma through a Machine Learning model that, although it does not replace a medical professional, represents a valuable resource to accelerate the initiation of treatment and, therefore, increase success rates in the fight against this disease."

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  Modelo de madurez en ciberseguridad para prevenir ciberataques en aplicaciones web basado en Iso 27032 y Nist

  Rodriguez Castillo, Hugo Maximiliano; Palomino Villasante, Juan Jose; Arenas Rodriguez, Ethan Sebastian (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-24)

  El crecimiento de las aplicaciones web ha dado lugar a nuevos riesgos en materia de ciberseguridad para las organizaciones. Por ello, se necesita una herramienta que ayude a identificar y fortalecer sus competencias en ciberseguridad, para cumplir con los estándares y mitigar los riesgos que podrían comprometer los tres principios de la ciberseguridad. El objetivo del proyecto es diseñar una herramienta de evaluación que sea empleada por las organizaciones para calcular el estado y nivel de madurez actual en ciberseguridad de sus aplicaciones web y guiarlos para mejorar dicho nivel. La solución estará disponible en un entorno en la nube, permitiendo así la disponibilidad de uso. El desarrollo de esta herramienta comenzó con la identificación de problemas de seguridad y una investigación exhaustiva de modelos de madurez en ciberseguridad aplicables a entornos web. Se seleccionaron marcos de referencia como el NIST y la norma ISO 27032, que fueron empleados para construir un cuestionario capaz de medir la seguridad de las aplicaciones web y proporcionar recomendaciones según los resultados. El modelo fue sometido a un proceso de validación donde 15 expertos evaluaron una aplicación web de sus respectivas organizaciones y respondieron un cuestionario. Las respuestas fueron positivas, demostrando que el modelo cumple con su propósito de ser una herramienta útil para las organizaciones que desean evaluar el nivel de seguridad en sus aplicaciones web. Estos hallazgos resaltan la efectividad del modelo propuesto para prevenir ciberataques y mejorar la protección de los datos de los usuarios.

  Acceso abierto
• Aplicación móvil para el pago de pasajes electrónicos empleando tecnología NFC en el sistema de transporte público de lima metropolitana

  ​​Mansilla López, Juan Pablo Jesus​; Davila Guarderas, Fabricio; Gonzales Caceres, Guillermo Alexander (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-07)

  En Lima, el sistema de transporte público enfrenta serias irregularidades, especialmente en el cobro de pasajes. La satisfacción de los usuarios en los buses del transporte público es de 23% entre malo o muy malo, 53% que es indiferente y un 24% que considera que es bueno o muy bueno. Además, el sistema de pago manual toma entre 12 y 20 segundos, provocando colas y aglomeraciones, especialmente en horas pico, lo que causa molestias a los pasajeros. Con una población de 10.3 millones de habitantes, donde el 87% utiliza transporte público para trasladarse a sus actividades diarias, este problema afecta a una gran parte de los ciudadanos. Por otro lado, se observa un notable incremento en el uso de métodos electrónicos de pago en Lima: las tarjetas de crédito, débito y billeteras digitales representan el 61% de las transacciones en puntos de venta, con una proyección del 68% para 2027. Esta problemática, combinada con la creciente adopción de pagos digitales, presenta una oportunidad para digitalizar el sistema de pago en el transporte público. En los cursos de Taller de Proyecto 1 y 2, investigamos estas deficiencias y desarrollamos una propuesta basada en tecnología NFC, cada vez más común en los teléfonos celulares. Esta solución busca reducir significativamente el tiempo de pago, agilizar el servicio y mejorar la experiencia de los pasajeros, ofreciendo un sistema más rápido, eficiente y acorde a las necesidades tecnológicas de Lima.

  Acceso abierto
• Modelo para un Sistema de Gestión de Títulos de Propiedad de Bienes Raíces mediante Blockchain en Perú

  Burga-Durango, Daniel; Enriquez Chusho, Leonardo David; Alcala Otero, Antony Manuel (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-02)

  Las investigaciones realizadas a nivel local han revelado que los documentos relacionados con la titulación de propiedades en Perú pueden no ser completamente confiables, ya que los pasos involucrados en este proceso dependen en gran medida de intervenciones humanas más que de soluciones tecnológicas. Para abordar esta problemática, este proyecto destaca la importancia de implementar la tecnología Blockchain, la cual garantiza la autenticidad de los documentos al proporcionar un registro seguro, inmutable y descentralizado. El proyecto propone un modelo de sistema diseñado para cubrir esta necesidad. Con el fin de validar el uso de Blockchain en el registro de títulos de propiedad, se desarrollará una simulación de una aplicación descentralizada (dApp) en un entorno controlado. Esta simulación será evaluada en dos escenarios: el primero se enfoca en el tiempo de carga de documentos y la tasa de éxito de dicha carga, mientras que el segundo analiza la asignación de un hash único a cada documento subido al sistema, el cual posteriormente se registrará en la red Blockchain. En base a lo anterior, se ha determinado que el producto final permitirá validar la mejora en la gestión de títulos de propiedad, respaldada por la tecnología empleada durante el desarrollo del proyecto. El alcance del proyecto está planificado para ser ejecutado a lo largo de 28 semanas, cubriendo los ciclos académicos de Taller de Proyecto durante los periodos 2022-02 y 2023-01.

  Acceso abierto
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  Arquitectura de Procesos para articular la oferta pública de servicios de salud en el Perú

  Burga Durango, Daniel Wilfredo; Ranilla Gonzales, Caroline; Albornoz Esquivel, Miguel Alonzo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-12-06)

  En el contexto peruano de salud, la existencia de un sistema de atención fragmentado restringe el acceso a los servicios de salud, limitando a las personas a recibir atención solo en lugares específicos designados por su régimen de afiliación. Esta situación conlleva a una gestión aislada de procesos e información por parte de cada proveedor de salud. Dado que la mayoría abrumadora de asegurados (73.1%) pertenecen al sector público, esto genera una sobrecarga en los servicios de salud estatales. Para abordar este problema, se propone una arquitectura de procesos basada en el marco Zachman que integre los servicios de salud (consulta externa, hospitalización y emergencias) junto con un componente de Tecnologías de Información (TI) para su respaldo. El objetivo es estandarizar procesos e información en los hospitales de nivel III del país, asegurando su aplicación independientemente del régimen hospitalario. Esta arquitectura se fundamenta en la información recopilada de dos hospitales de nivel III, uno afiliado al Sistema Integrado de Salud (Salud) y otro al Seguro Social de Salud (EsSalud). Simulaciones realizadas indican mejoras significativas en los tiempos de consulta externa (69%), emergencias (27%), y hospitalización (7%). Expertos también valoraron positivamente la utilidad de esta arquitectura.

  Acceso abierto
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  Aplicación web basada en Machine Learning para la identificación del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) en estudiantes de primaria de colegios públicos de Lima sur

  Ramírez García, Orestes Manolo; Porras Aliano, Diego Oscar Alexander; Mejia Cutipa, Gerson Antonio (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-05)

  El trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) es una condición médica que se caracteriza por la falta de atención, la hiperactividad y la impulsividad, afectando el rendimiento académico de los estudiantes a nivel mundial. Esta investigación presenta una aplicación web con aprendizaje automático destinada a mejorar la detección del TDAH en niños de primaria. Tras revisar varios algoritmos de aprendizaje automático, se determinó que Random Forest ofrecía el mejor rendimiento, logrando una precisión del 96.08%. El modelo emplea 27 variables seleccionadas, lo que optimiza la recolección de datos y el proceso de entrenamiento. Los niños responden un cuestionario a través de la aplicación y los psicólogos pueden acceder a los resultados, facilitando así la detección temprana del TDAH. En el estudio participaron 189 niños, lo que resultó en una alta precisión del modelo Random Forest. Esta solución innovadora puede tener un impacto significativo en la identificación temprana del TDAH, beneficiando tanto la salud como el proceso educativo de los niños.

  Acceso abierto
• Modelo para la predicción de compra de materia prima en la gestión de inventario para producción en Pymes del sector retail aplicando machine learning

  Zárate Bocanegra, Jhony Alex; Salazar Vera, Johnny Daniel; Antunez Cueva, Julio Cesar (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2025-01-02)

  Predecir la compra de materia prima para las empresas representa un desafío considerable, ya que una gestión inadecuada puede afectar directamente la toma de decisiones estratégicas y la rentabilidad. En ese sentido, las pequeñas y medianas empresas (PYMES), en particular, suelen enfrentarse a este problema debido a la falta de recursos tecnológicos avanzados y sistemas de predicción eficientes. Actualmente, existen herramientas optimizadas y modelos matemáticos diseñados para prever la demanda de materia prima y mitigar estos riesgos. En este contexto, el presente estudio propone un modelo de predicción de compras basado en el algoritmo Elastic Net. Este enfoque combina las ventajas de los métodos de regresión Lasso y Ridge, lo que permite analizar de manera efectiva los datos históricos de ventas e inventarios, incluso cuando las variables están altamente correlacionadas. El modelo propuesto tiene como objetivo no solo mejorar la precisión de las predicciones, sino también proporcionar a las PYMES una solución práctica para optimizar sus niveles de inventario, reducir costos operativos y mejorar la eficiencia en sus procesos logísticos. Los resultados experimentales muestran que este modelo supera a otros enfoques en indicadores clave como el Error Absoluto Medio (MAE), la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y el coeficiente de determinación (R²). Estos hallazgos destacan la utilidad práctica del modelo, ofreciendo una herramienta confiable para que las empresas gestionen sus recursos de manera más estratégica y competitiva, lo que refuerza su sostenibilidad en un mercado dinámico.

  Acceso abierto
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  Aplicación Web gamificada para mejorar la capacitación de los asesores de Atención al Cliente en el sector financiero del Perú

  Benites Lavado, Sirhan Williams; Peña Sierra, Christian Omar; Agreda Cutipa, Enrique Alejandro (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-11-18)

  La atención al cliente en el sector financiero peruano enfrenta desafíos de preparación, evidenciados por la falta de comprensión sobre la motivación laboral y la carencia de incentivos adecuados, lo que conduce a una capacitación ineficiente. Datos nacionales e internacionales resaltan la preocupación por la escasez de habilidades y la inconsistencia en la eficacia operativa de los colaboradores. A pesar de modelos en áreas como gestión ambiental y motivación laboral, falta un enfoque específico para mejorar la capacitación de los asesores en entidades financieras. Por dicho motivo, este proyecto propone un sistema web gamificado para mejorar la formación de los asesores de atención al cliente de las entidades financieras, abordando la carencia de modelos de formación específicos para este sector crucial. La propuesta se implementó en un Contact Center de una entidad financiera, evaluando la efectividad mediante experimentos. El primer experimento se centró en los métodos de formación tradicionales, mientras que el segundo evaluó la propuesta. Además, se administró una evaluación consistente en diez preguntas centradas en escenarios. Estos experimentos tenían tres métricas de calidad: Tiempo medio de formación, Puntuación media de la evaluación y Duración media de la evaluación. Esta aplicación estará fundamentada en tecnologías avanzadas, tales como C#, ASP .NET Framework, SQL Server y técnicas de gamificación donde se obtendrá datos de entrada como: información del colaborador e interacción con la aplicación.

  Acceso abierto
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  Marco de trabajo de ciberseguridad compuesto por normas y controles para proteger la información de las pymes

  Cóndor Callupe, Darío Johan; Garibay Palomino, Alexis; Muñoz Luyo, Angelo Edu (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-07-31)

  Actualmente, debido a la pandemia global, el 51% de las pymes en Perú decidió utilizar el almacenamiento en la nube. Además, un estudio de Microsoft mostró que más del 94% de las pequeñas y medianas empresas peruanas realizaron inversiones en tecnología en los últimos dos años. Por ello, las pymes se encuentran en riesgo de sufrir ataques cibernéticos, esto ha provocado que crezca de forma sostenida, la ciberseguridad se ha convertido en un aspecto clave dentro de la estrategia de las pymes, ya que el 88% de las pequeñas y medianas empresas en Perú consideran la seguridad cibernética una prioridad, y el 78% tiene previsto realizar inversiones en tecnologías de ciberseguridad para sus negocios. Según el diario Gestión (2022) “8 de cada 10 pymes planea implementar tecnología de inteligencia de datos y más del 50% empresas contrataron personal especializado en manejo de datos”. (párr. 7) El documento tiene como finalidad diseñar e implementar un marco de trabajo de ciberseguridad para permitir que las pymes puedan mitigar sus riesgos ante las ciber amenazas. Para lograr este objetivo se tomará como referencia normas internacionales y marcos de trabajo como CSF NIST, ISO 27001, entre otros. Para la implementación del modelo tecnológico mencionado se evaluarán las metodologías existentes y se seleccionará la opción más conveniente para el propósito del proyecto. El análisis y la interpretación de la investigación de los frameworks sobre ciberseguridad serán fundamentales para el correcto desarrollo de los controles que las pymes tendrán que considerar para mitigar sus riesgos financieros, regulatorios y reputacionales.

  Acceso abierto
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  Aplicación web para la detección temprana de la formación de cataratas en adultos mayores usando un servicio Cloud basado en Deep Learning

  Matos Sanchez, Edilberto Christian Martin; Astorayme Garcia, Fredy Daniel; Galindo Vilca, Fatima Dayana (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-11-18)

  Las cataratas se definen como una opacidad en el cristalino del ojo, siendo una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta afección está estrechamente vinculada a la edad, afectando principalmente a adultos mayores. El principal desafío para su detección radica en la limitada presencia de oftalmólogos y equipos especializados para llevar a cabo su diagnóstico, lo que impide que las personas reciban un tratamiento oportuno, resultando en la pérdida de visión debido a esta enfermedad. Aunque se han realizado investigaciones para detectar cataratas en pacientes, pocas han sido implementadas en aplicaciones dirigidas a usuarios finales. Por ende, proponemos el desarrollo de una aplicación web que utilice un modelo de Deep Learning para identificar la formación de cataratas en adultos mayores. Para el desarrollo de la aplicación, se emplearon tecnologías web como React.js y Express.js, junto con servicios de la nube de Azure, garantizando así la potencia informática y la disponibilidad de la solución. Los resultados obtenidos del proyecto revelan que el modelo alcanza una eficacia superior al 85% en métricas como sensibilidad, precisión, exactitud y especificidad. Estos resultados respaldan la efectividad tanto del modelo como de la aplicación web en la detección de cataratas. Con esta solución, se proporciona una herramienta de alto valor para centros médicos que carecen de la especialización en oftalmología y para pacientes que no cuentan con acceso a este servicio.

  Acceso abierto
• Modelo de análisis predictivo para mejorar el control de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana basado en Machine Learning

  Perez Pichis, Roy; Molina Solano, Jeffery Bryce; Castillo Revelo, Valeria Angelica (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-10-23)

  El presente documento presenta un modelo de análisis predictivo de trastornos alimenticios en adolescentes de Lima Metropolitana, basado en Machine Learning. Se aborda la problemática mediante la identificación de patrones y tendencias durante la recolección y análisis de datos, empleando algoritmos y técnicas de aprendizaje para mejorar la precisión predictiva. Los objetivos del proyecto incluyen el análisis del problema, diseño del modelo, validación mediante pruebas con expertos, y la creación de un plan de continuidad, abarcando medidas preventivas, seguridad de información, planes de contingencia y responsabilidades del equipo. La gestión del proyecto se enfoca en definir inclusiones y exclusiones para establecer un alcance claro, así como en la creación de planes que abordan calidad, costos, requerimientos, comunicaciones, recursos, riesgos y alcance. Se subraya la importancia de la identificación de recursos y requerimientos para el desarrollo e implementación del modelo, con fechas límite que aseguren el logro de los objetivos. El modelo no solo busca prevenir trastornos alimenticios para mejorar la calidad de vida de los adolescentes, sino que también se plantea como un recurso y soporte valioso para centros médicos especializados en psicología.

  Acceso abierto
• Modelo de Competencias para Product Owners y Product Managers

  Barrientos Padilla, Alfredo; Barnett Urtecho, Sebastian Joseph; Muñoz Gonzales, Joaquin (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-10-14)

  Este proyecto tiene como propósito la creación de un modelo de competencias junto sus respectivos conocimientos que deberían tener los Product Owners y Product Managers en las empresas para asegurar un mejor desempeño en sus roles y el éxito en sus proyectos asignados. El alcance del proyecto incluye el análisis de las características y responsabilidades de estos roles, el estudio de los distintos modelos de competencias ya existentes, el diseño de la solución propuesta, la validación de este modelo y la creación de un plan de continuidad que aborde las oportunidades de mejora identificadas al finalizar el desarrollo del proyecto. El análisis de los modelos existentes de competencias para los roles de Product Owner y Product Manager se incorporará en un documento que permitirá identificar sus brechas y contribuir al diseño de la solución planificada, basándose en una metodología de investigación científica. Asimismo, se detallarán las diversas competencias, responsabilidades y características de estos roles. El diseño del modelo de la solución se implementará según las contribuciones de los responsables del proyecto y requerirá la aprobación del Product Owner para su ejecución. Posteriormente, Product Owners y Product Managers, como expertos en la materia, validarán el diseño del modelo a través de entrevistas y encuestas para recopilar el feedback correspondiente. Además, se elaborará un plan de continuidad para la solución propuesta, abordando las oportunidades de mejora identificadas y gestionándolas según las nuevas metodologías implementadas en las empresas.

  Acceso abierto
• Modelo de perfil objetivo de ciberseguridad para mejorar las capacidades de protección, respuesta y recuperación de las instituciones educativas frente escenarios de ciberataque

  Vargas Medina, José Carlos; Cruz Reymundo, Jeremy Walter; La Rosa Toro Cabrera, Andres Gustavo (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 03/11/24)

  Esta investigación aborda las limitaciones de las instituciones educativas al definir las capacidades necesarias de ciberseguridad para protegerse, responder y recuperarse de los principales escenarios de cibercrimen en el sector. Actualmente se evidencia un incremento de los ataques cibernéticos dirigidos a instituciones educativas y no existen modelos que definan las capacidades para disminuir los riesgos relacionados. En este sentido se propone un modelo de perfil objetivo de ciberseguridad basado en NIST y el contexto del sector educativo. Este modelo permitirá a la institución desplegar un programa de ciberseguridad de manera autónoma, reduciendo costos y priorizando las capacidades de ciberseguridad críticas. La validación se realiza mediante un estudio de caso, donde se define la postura ce ciberseguridad actual de la institución y, en base a las brechas identificadas con el perfil objetivo propuesto, se establecieron iniciativas para mejorarla. Los resultados muestran que la implementación del modelo mejoró las capacidades críticas de ciberseguridad en las instituciones educativas en un 30 por ciento, pasando capacidades de un nivel de madurez Inicial (1) a un nivel Repetible (2). Además, se evidencio un ahorro del 60 por ciento en la implementación del programa de ciberseguridad. Así entonces, el modelo propuesto permite a las instituciones identificar brechas y oportunidades de mejora, fortaleciendo su gestión de ciberseguridad y el nivel de madurez en este ámbito. Asimismo, facilita la implementación de un programa de ciberseguridad reduciendo costos y brindando autonomía a la institución educativa.

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  Sistema para el seguimiento de pacientes con diagnóstico de Alzheimer utilizando wearables

  ​​Mansilla López, Juan Pablo Jesus​; López Angeles, Anibal Alberto; Cossio Jara, Piero Giovanni (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PE, 2024-09-30)

  La Organización Mundial de la Salud (OMS, 2023) señala que “La enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia, y actualmente existen más del 60% de casos con demencia diagnosticados. Además, cada año se diagnostican alrededor de 10 millones de nuevos pacientes a nivel mundial” (p.1). “Alrededor del 10% de la población peruana mayor de 60 años (un aproximado de 236 mil personas) padece de Alzheimer y se estima que cada año se presentan unos 2 mil casos nuevos de esta enfermedad” (Ministerio de Salud, 2006, p.1). Por esta razón, se propuso implementar un sistema de monitoreo para pacientes con Alzheimer utilizando wearables de la marca Xiaomi modelo MI Band 6, ya que nos ayuda a recolectar datos de salud física. Con esto reducimos el tiempo de atención en una cita médica. El tiempo que demora realizar el análisis puede variar entre 7 a 15 días. Cabe mencionar que dentro de la investigación hemos considerado en la muestra un mínimo de 5 pacientes, 5 neurólogos y 5 psicólogos. Al aplicar las encuestas, de acuerdo con los 3 indicadores planteados, se obtuvo como resultado para el primer indicador “Satisfacción de Usuarios”, que el 76.67% de los encuestados recomiendan la aplicación. Por otro lado, el 25.33% recomienda poner instrucciones para la aplicación. Para el indicador número 2, “Disponibilidad de Datos”, se obtuvo que el tiempo promedio de disponibilidad de los datos disminuyó en 22 días (86.76%). Y, por último, “Tiempo de Atención”, el tiempo promedio en la velocidad de monitoreo disminuyó’ en 177.87 horas (39.08%).

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