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Aplicación Web para Filtrado Eficiente de Registros de Títulos Expedidos por el Ministerio de Educación y Ciencias de Paraguay Aplicando Técnicas de Minería de Datos, año 2024
(FCyT UNCA, 2024-12) Gimenez Valdez, Luis Fernando; Martinez Bazan, Martina Irasema; Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
Este estudio tiene como finalidad la unificación de dos conjuntos de datos abiertos proporcionados por el Ministerio de Educación y Ciencias (MEC) de Paraguay: el Registro de Títulos y el Registro Nacional de Carreras. La población de estudio consta de 553.906 registros en el dataset de títulos y 27.383 registros en el dataset de carreras, abarcando datos desde el año 2012 hasta enero de 2024. La integración de estos datasets permite obtener una visión integral que vincula la oferta educativa con los títulos expedidos, lo cual es esencial para evaluar la calidad académica y realizar una planificación educativa más informada. El proyecto hace uso del lenguaje Python bajo la plataforma Anaconda, maximizando las capacidades avanzadas que esta herramienta ofrece para la manipulación, limpieza y análisis de datos. Durante el proceso, se identificaron problemas significativos como inconsistencias, datos duplicados y formatos heterogéneos que complican su análisis y estandarización. Estas dificultades reflejan falencias en los procedimientos de registro, destacando la necesidad de implementar mejoras en los procesos de carga de datos desde las fuentes originales. Un aporte destacado de este trabajo es el desarrollo de una página web, diseñada para facilitar la consulta, el filtrado y la visualización de los datos integrados. Utilizando el framework Django, la aplicación permite un acceso rápido y eficiente a la información, con opciones para personalizar filtros y descargar resultados en formatos accesibles como CSV y XLSX. La página web, además de centralizar la información de ambos registros, aplica las mejoras derivadas del análisis previo, consolidando datos limpios y estandarizados en un único lugar. En conclusión, este estudio no solo aborda la problemática de la desorganización de datos en el sistema educativo, sino que también ofrece soluciones prácticas y tecnológicas para optimizar el acceso y la calidad de la información, promoviendo una gestión académica más eficiente y orientada a la mejora continua.
Desarrollo de Plataforma Web/Móvil para el Apoyo de la Estimulación del Lenguaje en Niños con Síndrome de Down en la Ciudad de Coronel Oviedo en el Periodo 2023
(FCyT UNCA, 2023-12) Avila Chamorro, Victor Manuel; Coronel Ramoa, Julio César
Este proyecto desarrolla una plataforma tecnológica orientada a apoyar el aprendizaje y el desarrollo cognitivo de niños con condiciones específicas, diseñada tanto para profesionales especializados como para usuarios sin experiencia previa. La plataforma ofrece una guía didáctica integral basada en métodos educativos avalados por expertos, presentados en un formato visualmente accesible. El sistema fue desarrollado con Laravel, JavaScript y Bootstrap para la interfaz, y utiliza PHP con Axios para las consultas a la base de datos, cuya estructura fue diseñada y administrada con herramientas especializadas. El énfasis principal estuvo en la creación de una experiencia intuitiva y accesible en modalidad web y móvil, favoreciendo el seguimiento y la evaluación del progreso de los niños. Además, genera informes detallados para que profesionales y tutores puedan comparar resultados a lo largo del tiempo, facilitando el trabajo interdisciplinario y la toma de decisiones educativa
Desarrollo de un Clúster de Alta Disponibilidad con Balanceo de Carga en la Nube para Aplicaciones de la Facultad de Ciencias y Tecnologías UNCA en el año 2019
(FCyT UNCA, 2019-12) Rojas Mosqueira, Fernando Miguel; Silvero Báez, Juan Francisco; Coronel Ramoa, Julio César
Este trabajo describe el diseño y configuración de un clúster de alta disponibilidad con balanceo de carga, orientado a mejorar la infraestructura tecnológica en la Facultad de Ciencias y Tecnologías (FCyT). La solución propuesta integra un servidor que cumple funciones de gateway y firewall, servidores nodos dedicados al procesamiento de las tareas principales y servidores directores encargados de distribuir equitativamente el trabajo entre los nodos. Todos los servidores del clúster se implementan de manera virtualizada, lo que reduce la inversión necesaria y simplifica la configuración y administración. El enfoque no se limita a un virtualizador específico, permitiendo su despliegue en plataformas en la nube, ya sea de SENATICS o de proveedores privados que ofrezcan servicios básicos de computación en la nube. El prototipo desarrollado demuestra la viabilidad y funcionamiento del clúster de alta disponibilidad, posicionándose como una potencial alternativa para actualizar y optimizar la estructura tecnológica actual de la FCyT, con miras a lograr mayor robustez, desempeño y eficiencia operativa.
Desarrollo de un Dashboard Web para un Modelo de Machine Learning basado en IA en la Predicción Temprana de la Deserción Estudiantil de la Facultad de Ciencias y Tecnologías
(FCyT UNCA, 2025-12) Armoa Rolon, Diego Emanuel; Bogado Machuca, Juan Vicente
La deserción estudiantil representa uno de los principales desafíos de la educación superior en América Latina, con impactos directos en la eficiencia institucional y en las trayectorias formativas de los estudiantes. Este proyecto desarrolla un dashboard web interactivo que integra un modelo de aprendizaje automático previamente validado para la predicción temprana de la deserción estudiantil en la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Nacional de Caaguazú, con el propósito de apoyar la gestión académica basada en datos. La solución permite a gestores y docentes identificar estudiantes en riesgo mediante visualizaciones claras, indicadores clave y alertas automatizadas, facilitando intervenciones oportunas y personalizadas. La metodología incluyó la integración del modelo predictivo desarrollado por González y Bogado, el diseño de una arquitectura web escalable y segura, y la implementación con tecnologías modernas como Python, Django, React.js y PostgreSQL. Asimismo, se evaluó la viabilidad técnica, operativa y económica del sistema, verificando su capacidad de procesamiento, usabilidad y potencial de adopción institucional. Los resultados evidencian que la herramienta mejora la identificación temprana de riesgos, optimiza el uso de recursos académicos y contribuye al fortalecimiento de las estrategias de retención estudiantil. En conjunto, el trabajo demuestra el valor de la analítica académica y del aprendizaje automático como instrumentos efectivos para la toma de decisiones en el ámbito universitario, promoviendo una gestión más eficiente, inclusiva y orientada a la mejora continua de la calidad educativa.
Desarrollo de un Portal Ciudadano para la Consulta de Información Municipal para la Ciudad de Coronel Oviedo, año 2023
(FCyT UNCA, 2023-10) Duarte Torales, Blanca Giovanna; Fernández Portillo, Pedro Daniel; Giménez Méndez, Alberto Fermín
El artículo describe el desarrollo de un sistema web destinado a la Municipalidad de Coronel Oviedo, con el objetivo de optimizar la interacción entre los ciudadanos y la administración municipal. Se identifican problemáticas como el limitado acceso a información sobre tributos y documentos públicos, la ausencia de mecanismos para gestionar reclamos ciudadanos, y errores en la derivación y archivo de notas presentadas. El sistema busca resolver estos desafíos mediante la creación de una plataforma digital que permite a los contribuyentes consultar información tributaria, presentar reclamos y seguir el historial de sus notas, además de facilitar la recolección de datos y generación de informes para la toma de decisiones basada en estadísticas de reclamos. La efectividad de la plataforma dependerá del compromiso de los ciudadanos y funcionarios para mantener la información actualizada. La propuesta incorpora metodologías y herramientas tecnológicas que aseguran transparencia, eficiencia y satisfacción en los procesos internos del municipio, disminuyendo la redundancia en consultas y mejorando la gestión documental y la agilidad en trámites. El principal beneficio recae en los ciudadanos, quienes experimentarán una atención municipal más ágil y eficaz, mientras que la administración se beneficia indirectamente de una gestión de documentos más eficiente.
Desarrollo de un Smart Contract para Registro de Actas de Calificaciones con Tecnología Blockchain para la Facultad de Ciencias y Tecnologías UNCA
(FCyT UNCA, 2020-09) Duré Martínez, Diego Raúl Emmanuel; Ramírez Villanueva, Fredy Gabriel; Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
El trabajo presentado aborda el desarrollo y despliegue de un Smart Contract para el registro de actas de calificaciones, utilizando el lenguaje de programación Solidity sobre la red Blockchain de Ethereum como alternativa a los sistemas centralizados tradicionales. El estudio incluyó una revisión de los protocolos de la tecnología Blockchain, destacando las ventajas en seguridad computacional y privacidad de datos frente a los sistemas convencionales. Se prestó especial atención a la sintaxis de Solidity y a su entorno de desarrollo para la correcta implementación del contrato inteligente. El análisis de costos realizado en ambientes de prueba demostró que el despliegue y uso del Smart Contract implica un costo relativamente bajo. No obstante, se identificó que la interfaz gráfica puede resultar poco amigable para usuarios sin experiencia previa en entornos de desarrollo y despliegue de soluciones en Blockchain, por lo que se recomienda considerar mejoras en la usabilidad para facilitar su adopción institucional.
Desarrollo de un Software para la Gestión de Trazabilidad Bovina de una Ganadera Basado en RFID de la Estancia Itape en el año 2017
(FCyT UNCA, 2018-09) Castillo González, Daniel; Sanabria, Rubén
Este Proyecto Final de Grado tiene como objetivo principal desarrollar un software de gestión de trazabilidad bovina para la Estancia Itapé, utilizando tecnología RFID como herramienta para acceder rápidamente a la información de cada animal y su historial genealógico. El sistema busca resolver la falta de control sobre los vínculos genealógicos permitidos entre los animales, problema ocasionado por la ausencia de un sistema de trazabilidad eficiente. Se aborda la investigación del marco teórico, describiendo los procesos actuales en la estancia y considerando los requisitos funcionales necesarios para el desarrollo y diseño del prototipo. El estudio incluye análisis de factibilidad y evaluación de los beneficios esperados del software, para lo cual se utilizó un enfoque cualitativo basado en entrevistas con el administrador de la ganadería, observaciones y análisis documental. Estos pasos permitieron concretar el diseño final del prototipo, que representa una solución innovadora y eficaz para mejorar la gestión del registro y control genealógico de los animales, aportando eficiencia y seguridad al proceso productivo de la estancia.
Desarrollo de una Aplicación Web Integral para el Control de Asistencias de Eventos de Extensión Universitaria de la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Nacional de Caaguazú, Año 2024
(FCyT UNCA, 2024-12) Coronel Rojas, Carlos Jein; Coronel Ramoa, Julio César
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación web integral para el control de asistencia en los eventos de extensión universitaria de la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la UNCA. Para ello se realizó una encuesta a los participantes, un análisis documental y una revisión práctica del uso del sistema durante el evento EXPOCITEC 2024. Este proceso permitió identificar diversas limitaciones del sistema actual, tales como la dependencia de métodos manuales, que demoran el registro, y la falta de notificaciones oportunas sobre los eventos. La solución implementada utiliza tecnologías como Django con Django Channels para la gestión de comunicación en tiempo real, Celery para la administración de tareas asíncronas y Redis para mejorar el rendimiento del sistema. El frontend fue desarrollado con React, y Django Rest Framework se encargó de la creación de una API eficiente que facilita la interacción entre el cliente y el servidor. Además, se incorporó TensorFlow para la identificación facial, validando la asistencia de los participantes mediante reconocimiento facial. Como medida adicional de seguridad, se implementó la geolocalización para verificar la ubicación de los participantes al momento del registro. Como resultado, la plataforma automatiza el registro de asistencia, mejorando la precisión y reduciendo significativamente los tiempos de registro. La integración de notificaciones en tiempo real y las tecnologías implementadas optimizan la supervisión de los eventos, facilitando una gestión más eficiente y dinámica.
Diseño de un Sistema de Control de Suministro de Agua Potable en el Territorio Social las Mercedes I de la Ciudad de Coronel Oviedo por Medio de una Aplicación Móvil
(FCyT UNCA, 2018-12) Arriola Giménez, Zaúl Eduardo; Duarte Duarte, Jorge Luis; Melgarejo Riveros, Víctor Manuel
Este Proyecto Final de Grado se realizó en el territorio social Las Mercedes I de Coronel Oviedo, donde la junta de saneamiento administra el suministro de agua potable a través de un tanque comunitario. La principal problemática identificada fue la ausencia de un mecanismo para controlar el consumo de agua individual, lo que genera inconvenientes debido al establecimiento de tarifas uniformes y consumo irracional por parte de algunos usuarios, por disposición de los entes reguladores SENASA y ERSAN. Ante esta situación, el proyecto propuso el diseño e implementación de un sistema de control de suministro de agua mediante una aplicación móvil. El sistema permite que usuarios y responsables accedan a información precisa sobre el consumo diario, semanal y mensual, haciendo uso de sensores de flujo acoplados a microcontroladores Raspberry para la captación de datos, gestionados con Python. El desarrollo incluyó el modelado con Star UML y MySQL Workbench, además de la creación del prototipo y la integración con Xamarin Forms y Slim para la aplicación móvil. La solución fue probada en tres viviendas, demostrando su viabilidad y permitiendo el acceso autónomo a datos de consumo, reclamos y avisos, beneficiando tanto a la junta de saneamiento como a los recursos de la comunidad para la toma de decisiones. El estudio de factibilidad concluyó que la solución es viable para su implementación a mayor escala, optimizando la administración y el uso racional del agua.
Estudio de la Criptografía Cuántica y su Utilidad para la Seguridad de la Información
(FCyT UNCA, 2021-05) Acevedo Barreto, Gloria Elizabeth; Melgarejo Riveros, Víctor Manuel
El presente trabajo aborda el análisis de la criptografía cuántica aplicada a la seguridad de la información, con el propósito de fortalecer los mecanismos de protección en la transmisión de datos. La criptografía cuántica se fundamenta en las propiedades físicas de los fotones, cuyo cambio de estado permite detectar cualquier intento de interceptación, alertando simultáneamente al emisor y al receptor sobre la falta de seguridad del canal. La investigación adopta un enfoque cuantitativo, orientado a la interpretación de datos obtenidos mediante la observación, recolección bibliográfica y análisis de contenidos. El estudio se clasifica como descriptivo y de diseño no experimental, centrado en examinar las bases teóricas, el funcionamiento y las potenciales aplicaciones de la criptografía cuántica en los sistemas actuales de seguridad informática. Los resultados del análisis destacan que, aunque su implementación aún enfrenta desafíos técnicos y económicos, esta tecnología representa una de las propuestas más prometedoras para garantizar la confidencialidad y la integridad de la información frente al creciente poder de cómputo de los sistemas cuánticos. En conclusión, el trabajo evidencia que el desarrollo e investigación continua en criptografía cuántica permitirá construir entornos digitales más seguros, contribuyendo al fortalecimiento de la ciberseguridad y al avance del conocimiento científico en el campo de la ingeniería informática.
Evaluación Descriptiva de la Oferta Académica y Egreso en Carreras del Área de Salud: una Aproximación desde Data Analytics (2012-2024)
(FCyT UNCA, 2025-06) Rodríguez Fernández, Carlos Federico; Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
El presente estudio analiza la fragmentación informativa sobre la oferta académica y el egreso en carreras del área de salud en Paraguay, marcada por la falta de estándares comunes y la dispersión de datos entre instituciones reguladoras. Mediante un enfoque cuantitativo no experimental basado en técnicas de Data Analytics, se procesan datos secundarios del Registro Nacional de Carreras (RNC) y del Registro Nacional de Títulos de Educación Superior (RTES), aplicando un pipeline que incluye descarga, filtrado, agrupamiento temático, inferencia de género, clasificación institucional, limpieza de formatos y análisis dinámico. Los resultados revelan un sistema formativo altamente privatizado (89.2% de los títulos), feminizado (75.7% otorgados a mujeres) y geográficamente concentrado (49.1% en tres departamentos), con predominancia de la enfermería sobre medicina en una proporción de 2.3 a 1. También se identifican disparidades relevantes entre instituciones, como el caso del Instituto Juan Pablo II, que lidera en oferta pero no en egresos, mientras que las universidades, aunque menos numerosas, otorgan la mayoría de los títulos (73.9%). Estos hallazgos ofrecen evidencia clave para la formulación de políticas educativas y la planificación estratégica de recursos humanos en salud.
Identificación de Características Epidemiológicas y Climáticas de Datos Relacionados con Casos Dengue Recopilados por Entes Estatales del Paraguay entre los años 2009 y 2013
(FCyT UNCA, 2018-12) Ortega Velázquez, Marcos Antonio; Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
Este estudio aborda el análisis y reducción de datos provenientes de tres conjuntos relacionados con variables ambientales, sanitarias y epidemiológicas asociadas a los casos de Dengue en Paraguay, recopilados por la Dirección General de Vigilancia de la Salud y la Dirección de Meteorología e Hidrología durante el período 2009-2013. El objetivo principal fue optimizar los datos disponibles eliminando información irrelevante o redundante, con el fin de generar un conjunto más manejable y significativo para posteriores estudios y análisis predictivos. Se implementaron técnicas avanzadas de selección y limpieza de datos para depurar y organizar la información, asegurando que solo las variables más relevantes fueran retenidas. Uno de los enfoques metodológicos clave fue la aplicación de una versión multivariada de la incertidumbre simétrica, una técnica estadística útil para la selección de características. Esta técnica permitió evaluar las interrelaciones entre las variables y seleccionar aquellas que aportaban la mayor cantidad de información significativa respecto a los casos de Dengue. Como resultado del proceso de limpieza y selección, se logró generar un subconjunto mínimo de características que conserva la información esencial de los conjuntos de datos originales, facilitando así su uso en futuros análisis epidemiológicos y ambientales. Este trabajo representa un avance importante en la optimización de grandes volúmenes de datos, permitiendo una mejor interpretación y toma de decisiones en estudios epidemiológicos y sanitarios relacionados con enfermedades transmitidas por vectores.
Mapa Interactivo sobre la Educación Superior en el Paraguay hasta el año 2023
(FCyT UNCA, 2023-12) Sánchez Hartwig, Ángel Fernando ; Morinigo Bogado, Jonas Claudelino ; Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
En el contexto de la educación superior en Paraguay, la creación de un mapa georreferenciado que visualice de manera interactiva y precisa la diversa oferta académica en todo el territorio nacional representa un paso significativo hacia la democratización y accesibilidad de la información educativa. Este artículo aborda la relevancia y el potencial transformador de desarrollar una herramienta tecnológica que permita a los estudiantes y profesionales interesados explorar de manera eficiente las múltiples opciones de carreras ofrecidas en el país. La falta de una plataforma centralizada y de fácil acceso que compile y exhiba la variedad de programas académicos, sus ubicaciones geográficas, perfiles universitarios y detalles pertinentes dificulta la toma de decisiones informadas por parte de los aspirantes a la educación superior. La propuesta del mapa georreferenciado responde a esta problemática al proporcionar una solución integral que combina las capacidades de los sistemas de información geográfica (SIG) con la información académica, generando una herramienta poderosa para la planificación educativa y el desarrollo de habilidades. Este artículo explora la metodología empleada en la creación del mapa georreferenciado, destacando la colaboración con instituciones educativas y la integración de bases de datos académicas, así como la implementación de tecnologías geoespaciales avanzadas para garantizar la precisión y actualización constante de la información. La herramienta resultante permite a los usuarios explorar una amplia gama de áreas de estudio, carreras y universidades, filtrar resultados según preferencias y ubicaciones, acceder a perfiles detallados de programas académicos y enlaces directos a sitios web de instituciones educativas. Los beneficios de este enfoque se extienden más allá de los estudiantes, influyendo en la toma de decisiones de los padres, consejeros educativos y responsables de la planificación de políticas educativas. Al proporcionar una representación visual y accesible de las ofertas académicas a nivel nacional, el mapa georreferenciado no solo simplifica la búsqueda de información, sino que también contribuye al desarrollo regional equitativo al fomentar la distribución estratégica de programas educativos en todo el país. A medida que la educación superior se vuelve más diversa y globalizada, esta herramienta emerge como un elemento vital para la orientación vocacional y la elección de carreras informadas en Paraguay. La implementación exitosa del mapa georreferenciado para la educación superior refleja una convergencia entre la tecnología, la educación y el desarrollo socioeconómico, promoviendo la igualdad de oportunidades y el avance educativo en la nación.
Modelo Analítico para el Estudio de la Retención Estudiantil en la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Nacional del Caaguazú
(FCyT UNCA, 2025-12) Villar Ferreira, Fabrizio Benjamin; Melgarejo Riveros, Víctor Manuel
El presente Proyecto Final de Grado aborda la problemática de la retención estudiantil en la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Nacional de Caaguazú mediante el análisis de registros académicos históricos y la aplicación de modelos computacionales basados en aprendizaje automático, con el objetivo de fortalecer la permanencia formativa y modernizar la gestión académica institucional. El estudio se desarrolló a partir de un dataset longitudinal de 75.937 registros, a partir del cual se construyeron indicadores académicos y temporales que permitieron caracterizar la trayectoria educativa de 1.422 estudiantes. Se evaluaron diversos algoritmos de clasificación utilizando métricas estándar de desempeño, destacándose el modelo Random Forest por su mayor capacidad para identificar estudiantes en riesgo de pérdida de continuidad académica, lo que facilita la implementación de estrategias de intervención temprana. El análisis de importancia de variables reveló que los factores temporales, particularmente la inactividad académica acumulada, constituyen los principales determinantes de la retención, superando al rendimiento académico como variable explicativa. En conjunto, el trabajo propone un modelo operativo de apoyo a la gestión académica basado en evidencia, orientado a promover trayectorias educativas más equitativas y sostenibles, contribuyendo al fortalecimiento de políticas institucionales enfocadas en la continuidad formativa, la reducción de desigualdades y el bienestar estudiantil.
Modelo de Alerta Temprana para la Deserción Estudiantil en la Facultad de Ciencias y Tecnologías Basado en la Estimación de Factores Académicos.
(FCyT UNCA, 2024-04) González Duarte, Natalia Romina ; Bogado Machuca, Juan Vicente
Este estudio aborda el desafío de la deserción estudiantil en la Facultad de Ciencias y Tecnologías mediante la construcción de un modelo de alerta temprana basado en factores académicos. Utilizando una metodología de ciencia de datos, se caracterizaron y analizaron registros académicos, aplicando técnicas como el análisis de clusters y el método del codo para optimizar la segmentación de los estudiantes. Se desarrollaron varios modelos predictivos de machine learning, incluyendo regresión logística, árboles de decisión y k-nearest neighbors, los cuales fueron evaluados mediante métricas de precisión, recall y F1 Score para determinar su eficacia en la clasificación de estados académicos. Los resultados indicaron una variabilidad en la efectividad de los modelos en función de la carrera y los datos disponibles. Para Informática, el mejor modelo resultó ser K-Nearest Neighbors (KNN). Para Electricidad y Civil, el modelo de Árbol de Decisión (DT) fue el más eficaz. Y para Electrónica, la Regresión Logística (RL) y K-Nearest Neighbors (KNN) demostraron un mejor rendimiento, resaltando la importancia de adaptar las intervenciones a las características específicas de los estudiantes y sus entornos académicos. Las conclusiones subrayan el desempeño de distintos modelos en la identificación temprana de estudiantes en riesgo, proponiendo además la integración de factores socioeconómicos y psicológicos para futuras investigaciones en el área.
Modelo de Predicción para Alerta Temprana de Eventos Cardiovasculares Mediante Técnicas de Supervised Machine Learning en el Instituto de Previsión Social (IPS) de Coronel Oviedo, 2024
(FCyT UNCA, 2024-12) Espinoza Franco, José Antonio; Vázquez Cáceres, Luz Melina; Melgarejo Riveros, Víctor Manuel
Las enfermedades cardiovasculares están relacionadas con problemas del corazón y los vasos sanguíneos, siendo la principal causa de muerte en el mundo. Según el Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social, estas enfermedades son responsables del 30% de las muertes globales y del 27% a nivel nacional. En el Instituto de Previsión Social de Coronel Oviedo se registraron 82.991 consultas entre 2021 y 2024, muchas asociadas a factores de riesgo como la hipertensión esencial. Para abordar esta problemática, se desarrollaron modelos utilizando técnicas de Machine Learning supervisado, entre ellos Regresión Logística, Árboles de Decisión y Random Forest, seleccionándose este último como modelo de alerta temprana para la interfaz de predicción de eventos cardiovasculares, debido a su 73% de exactitud y baja tasa de errores. Además, se planteó la creación de una base de datos para almacenar información de pacientes, consultas médicas e historiales clínicos, contribuyendo a mejorar la gestión y el seguimiento de la salud cardiovascular.
Panel de Alerta Temprana para Brotes Epidemiológicos en Paraguay
(FCyT UNCA, 2024-06) Acosta Britos, Nonia Isabel; Olmedo Giménez, Diego Martín; Bogado Machuca, Juan Vicente
El dengue se ha convertido en un importante problema de salud en Paraguay, debido a su aparición en regiones tropicales y subtropicales. Con la ayuda de pronósticos precisos, se pueden tomar medidas preventivas pertinentes para la lucha contra esta enfermedad. Ante esta problemática, se desarrolló una página web de Alerta Temprana de Brotes Epidemiológicos del Paraguay, utilizando como base de procesamiento el dengue. Esta página presenta gráficos de indicadores epidemiológicos como la incidencia, variables de temperatura y predicciones, de manera que los tomadores de decisiones puedan analizar el comportamiento del dengue en Paraguay, abarcando los 17 departamentos con sus distritos. Los datos recabados para el análisis corresponden al periodo de 2009 a 2013.
Proyecto ATY - Informe FCyT UNCA setiembre 2025
(FCyT UNCA, 2025-09) Estigarribia Barreto, Héctor Ramiro
El presente informe describe el desarrollo y estado actual del proyecto ATY (“Creación de una red de laboratorios de ciencia de datos para investigación y docencia en universidades públicas del interior de Paraguay”), una iniciativa de cooperación internacional entre la Universidad Pablo de Olavide (UPO) de España y un consorcio de universidades paraguayas, entre ellas la Facultad de Ciencias y Tecnologías de la Universidad Nacional de Caaguazú (FCyT-UNCA). Surgido de vínculos de colaboración establecidos desde 2017, el proyecto fue formalizado en 2023 con el propósito de instalar laboratorios de ciencia de datos que fortalezcan la innovación y la calidad de la educación superior en el interior del país. Tras obtener la máxima calificación en la convocatoria interna de la UPO en febrero de 2024, la propuesta fue adjudicada en septiembre del mismo año por la Agencia Andaluza de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AACID), con una financiación de 209.161,00 € y un plazo de ejecución de 24 meses. La firma del convenio específico en abril de 2025 permitió la transferencia inicial de fondos y el inicio de la fase operativa. El logro más destacado hasta la fecha ha sido la culminación de la primera fase: la adquisición, instalación y puesta en marcha del primer laboratorio en la FCyT-UNCA entre julio y agosto de 2025. Equipado con estaciones de cómputo de alto rendimiento y acondicionado en un espacio exclusivo (Aula 10), el laboratorio superó satisfactoriamente las pruebas técnicas, confirmando su capacidad para tareas de inteligencia artificial. A septiembre de 2025, con la infraestructura física y tecnológica ya operativa, el proyecto se encuentra en una etapa de consolidación, a la espera del segundo desembolso financiero y el inicio del componente formativo, orientado a capacitar investigadores, docentes y emprendedores de la región.
Reconocimiento de Imágenes Aplicando Deep Learning para el Apoyo al Diagnóstico Médico de Enfermedades Respiratorias en Radiografías del Tórax con Tecnología Jetson Nano en el Sanatorio San José de Coronel Oviedo
(FCyT UNCA, 2022-09) Avalos Melgarejo, Rodrigo Emmanuel ; Melgarejo Riveros, Víctor Manuel
La implementación de algoritmos de inteligencia artificial para el apoyo en las tomas de decisiones clínicas mediante radiografías del tórax enfrenta desafíos relacionados con la confiabilidad e interpretabilidad. En este contexto, establecemos una herramienta tecnológica de diagnóstico médico basada en Deep Learning para la clasificación de pacientes con enfermedades respiratorias o normales. Las imágenes son reconocidas por una red neuronal, la cual puede ayudar a acelerar el diagnóstico, facilitando así un tratamiento más rápido y mejorando los resultados clínicos. La inteligencia artificial y la medicina han seguido un camino paralelo en las últimas décadas. El Deep Learning, especialmente las redes neuronales profundas, son ideales para el reconocimiento de patrones, aprenden directamente a partir de los datos y ayudan a resolver problemas complejos. Esta tecnología se ha aplicado ampliamente en el procesamiento de imágenes y visión por computadora en la salud, gracias a su buena precisión en las tareas de clasificación de imágenes. El modelo de aprendizaje se ejecuta en el Jetson Nano, que ofrece el poder de cómputo necesario y proporciona resultados acelerados en una plataforma compacta, esencial para el entrenamiento.
SIM-ODE: Sistema de Monitoreo para la Operadora del Este para la Protección de la Franja de Dominio en el año 2023
(FCyT UNCA, 2023-12) Giménez Estigarribia, Fermín Rubí; Bogado Machuca, Juan Vicente
Este proyecto presenta el desarrollo e implementación del SIM-ODE, un sistema informático de monitoreo creado para Operadora del Este S.A. que sistematiza el control y cumplimiento de la Ley N° 5016/14 de tránsito y seguridad vial, enfocándose en la protección de la franja de dominio de la Ruta PY-02 en Paraguay. El sistema digitaliza el proceso de notificaciones ante ocupaciones ilegales en tramos regulados, agilizando la gestión, asegurando trazabilidad e integridad de la información y permitiendo un seguimiento integral de los procedimientos hasta su resolución. Desarrollado con tecnologías .NET, C#, PWA y SQL Server, el SIM-ODE permite a los vigilantes viales registrar notificaciones in situ desde dispositivos móviles, mientras que el área administrativa puede monitorear, gestionar plazos y producir reportes para la autoridad competente. El análisis incluyó una exhaustiva evaluación operativa, técnica y económica, demostrando que el sistema es viable, rentable, y ampliamente aceptado por los usuarios. Entre sus logros destaca la reducción del tiempo y costos administrativos, una mayor seguridad de la información y la satisfacción de los usuarios registrados, con potencial de replicabilidad en otros entornos viales e institucionales.

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