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dc.contributor.advisorValdivia Salazar, Carlos Albertoes_PE
dc.contributor.authorBarturen Rivera, Leslie Katherinees_PE
dc.contributor.authorEspejo Juarez, Jhonatan Segundoes_PE
dc.date.accessioned2022-11-30T13:55:21Z
dc.date.available2022-11-30T13:55:21Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12893/10798
dc.description.abstractEstá investigación nació de la necesidad de muchos dueños de perritos en la región Lambayeque, es el caso de la Clínica Veterinaria la Torre, así como otras veterinarias, aunque arrienden a una gran cantidad de mascotas, existe un periodo de tiempo de demora en las consultas de diagnóstico, haciendo que no se atiendan a tiempo algunas mascotas con diagnósticos críticos, por lo que requieren un sistema que les brinden la disponibilidad de atención, agilizado el proceso de diagnóstico, haciendo eficientes las citas al veterinario. Es por eso que se propuso la implementación de un sistema experto con interfaz móvil de recomendación basado en reglas que apoyan en el diagnóstico de principales enfermedades caninas en una clínica veterinaria que también permite una búsqueda por Google maps que sirvió para ubicar a las veterinarias más cercanas. Para el desarrollo del sistema experto y la aplicación móvil, se usó la metodología Scrum, que permitió trabajar de forma ordenada los requerimientos necesarios para el desarrollo de ambos sistemas. Cómo principales resultados se mostraron las fases completas de scrum con todos los objetivos desarrollados, esto permitió detectar un total de 31 síntomas asociados a 17 enfermedades más comunes en canes, se generaron 557 reglas que alimentó al sistema experto para las consultas de los usuarios. Finalmente se concluyó que el sistema experto tiene un gran impacto social porque beneficia a muchos dueños de canes que necesitan tener una guía y referencias de veterinarias para atender a sus mascotas.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Pedro Ruiz Galloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/*
dc.subjectTecnología medicaes_PE
dc.subjectAplicación móviles_PE
dc.subjectEnfermedades caninases_PE
dc.titleImplementación de un sistema experto móvil de recomendación basado en reglas como apoyo en el diagnóstico de principales enfermedades caninas en una clínica veterinaria, Chiclayo 2021es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero en Computación e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.disciplineComputación e Informáticaes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
renati.author.dni72805378
renati.author.dni75338263
renati.advisor.dni16621586
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2895-9120es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline611076es_PE
renati.jurorAquino Lalupú, Janet del Rosarioes_PE
renati.jurorMaquén Niño, Gisella Luisa Elenaes_PE
renati.jurorCelis Bravo, Percy Javieres_PE


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