Aplicaciones para la salud y métricas de rendimiento en sistemas paralelos y distribuidos
- Autores
- Balladini, Javier; Morán, Marina; Zanellato, Claudio; Cañibano, Rodrigo; Casanova, Belén; Conchillo, Mariano; Orlandi, Cristina; Rucci, Enzo; De Giusti, Armando Eduardo; Remo Suppi⁴,; Rexachs del Rosario, Dolores; Luque Fadón, Emilio; Frati, Fernando Emmanuel
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en la mejora de métricas relacionadas al consumo de energía durante los periodos de recuperación de fallos en sistemas de cómputo de altas prestaciones de tipo cluster. Por otro lado, buscamos aplicar técnicas de cómputo paralelo y distribuido para brindar soluciones en el sector salud. En especial, nos orientamos a sistemas de alertas tempranas de gravedad. Una aplicación está destinada a Unidades de Cuidados Intensivos, que debe tratar con datos masivos en tiempo real, y otra aplicación tiene como fin la clasificación del nivel de gravedad de pacientes en salas de internación general, que presenta una arquitectura distribuida, resiliente y de simple administración. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Instituto de Investigación en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
computación de altas prestaciones
eficiencia energética
tolerancia a fallos
Salud
big data
Inteligencia artificial - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
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- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/164008
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Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en la mejora de métricas relacionadas al consumo de energía durante los periodos de recuperación de fallos en sistemas de cómputo de altas prestaciones de tipo cluster. Por otro lado, buscamos aplicar técnicas de cómputo paralelo y distribuido para brindar soluciones en el sector salud. En especial, nos orientamos a sistemas de alertas tempranas de gravedad. Una aplicación está destinada a Unidades de Cuidados Intensivos, que debe tratar con datos masivos en tiempo real, y otra aplicación tiene como fin la clasificación del nivel de gravedad de pacientes en salas de internación general, que presenta una arquitectura distribuida, resiliente y de simple administración. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral. |
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