Herramienta para predecir el riesgo por exposición a radiaciones ionizantes en trabajadores del sector de la salud utilizando técnicas de Machine Learning

Exposure to ionizing radiation induces biological changes that can trigger high-cost or catastrophic diseases in those who handle them, these changes are not immediate, they can take time to appear and additionally these diseases have diverse factors, however, the quantification of ionizing radiatio...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Rincón Arévalo, Guido Marcelo
Otros Autores:	Sánchez Camargo, Claudia Liliana
Formato:	Tesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado)
Lenguaje:	spa
Publicado:	Universidad Antonio Nariño 2022
Materias:	Predicción Riesgo Exposición Radiación Ionizante Salud Aprendizaje automático 600 Prediction Risk Radiation Exposure Ionizing Health Machine learning
Acceso en línea:	http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6616
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Health institutions must comply with scattered radiation measures that can be absorbed by workers while performing the medical act or in the environment where they perform their functions. These measurements are made with equipment such as dosimeters to have a monthly surveillance and to know the exposure values of the workers. This research uses the results of the measurement of the worker and the work environment and performs a risk categorization with the results obtained from health institutions. With the use of Machine Learning, the risk of absorbed and dispersed radiation in the work environment is weighted and with these values it is possible to design a tool that allows knowing and predicting the risk of exposure in which a worker is occupationally exposed. La exposición a la radiación ionizante induce cambios biológicos que pueden desencadenar en enfermedades de alto costo o catastróficas en quien las manipula, estos cambios no son inmediatos, pueden tardar tiempo en aparecer, sin embargo, la cuantificación de la radiación ionizante, análisis de peligros y la ponderación del riesgo logran categorizarlos y evitar que puedan ser materializados. Las instituciones de salud deben cumplir con mediciones de radiación dispersa que pueden ser absorbidas por los trabajadores mientras realizan el acto médico o en el ambiente donde desarrollan sus funciones. Estas mediciones se realizan con equipos como los dosímetros para tener una vigilancia mensual y conocer valores de exposición de los trabajadores. Esta investigación utiliza los resultados de la medición del trabajador y del ambiente laboral y realiza una categorización del riesgo con los resultados obtenidos de las instituciones de salud. Con el uso de Machine Learning se realiza la ponderación del riesgo (predicción) de la radiación absorbida y la dispersa en el ambiente laboral y utilizando estos valores se logra diseñar una herramienta que permite conocer y predecir el riesgo de exposición en el que se encuentra un trabajador ocupacionalmente expuesto. Doctor(a) en Ciencia Aplicada Doctorado Presencial Investigación 2022-05-21T13:29:43Z 2022-05-21T13:29:43Z 2021-12-01 Tesis y disertaciones (Maestría y/o Doctorado) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6616 Aguirre Gas, H. (1991). Evaluacion y garantia de la calidad de la atencion medica. Salud Publica de Mexico, 33(6), 623–629. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=10633610 Altshuller, G. (1999). The Innovation Algorithm: TRIZ, Systematic Innovation and Technical Creativity. 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