Repositorio público del trabajo final de máster "Machine Learning para combatir la hipertensión. Creación de una arquitectura de adquisición de datos y predicción de tensión arterial", con autoría de Javier Martínez Valverde presentado para el Máster Universitario en Nuevas Tecnologías en Informática de la Universidad de Murcia. El proyecto se basa en la implementación de un ecosistema para la predicción de ataques de hipertensión. En él se ha creado una aplicación Android para la adquisición de datos de paciente de forma autónoma, un servidor para la recepción de los datos y un estudio basado en el entrenamiento de modelos de Machine Learning para la predicción de la presión arterial.
En esta versión de los repositorios oficiales se han eliminado una serie de recursos por motivos de privacidad para el sistema y acuerdos de confidencialidad con empresas colaboradoras.
- En la aplicación:
- Librerías propietarias de Omron para el control de sus dispositivos.
- Certificados de seguridad para las comunicaciones.
- En el servidor:
- Tokens de autenticación para servicios externos.
- Certificados de seguridad para las comunicaciones.
- Contraseña y usuario de la base de datos MongoDB.
- En la creación de datasets y modelos Machine Learning:
- Contraseña y usuario de la base de datos MongoDB.
- Nombre de usuario para proteger la seguridad de los mismos.