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Título : Aplicación móvil con redes neuronales para salud laboral en personal académico Uleam El Carmen.
Autor : Briones Bautista, Washington Fabian
Fecha de publicación : 2025
Citación : Briones Bautista, W. F. (2025). Aplicación móvil con redes neuronales para salud laboral en personal académico Uleam El Carmen. (Proyecto Integrador). Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, El Carmen, Ecuador.
Citación : ULEAM-TEC-INF;203
Resumen : En la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión El Carmen, se identificó una problemática de gestión de la salud ocupacional del personal académico caracterizada por condiciones laborales deficientes, altos niveles de estrés, prácticas ergonómicas inadecuadas y ausencia de herramientas sistemáticas para el monitoreo preventivo del bienestar laboral. El objetivo de esta investigación fue desarrollar e implementar una aplicación móvil basada en redes neuronales para la gestión integral de la salud laboral mediante la evaluación continua de factores de riesgo físicos y psicosociales. En el marco metodológico se aplicó una investigación de tipo bibliográfica, de campo, aplicada y mixta. Se seleccionó una muestra censal de 100 docentes encuestados y 5 coordinadores entrevistados con el objetivo de validar las causas del problema. La propuesta se desarrolló a través de la metodología ágil Scrum estructurada en 6 Sprints, incluyendo la implementación de 9 cuestionarios especializados en salud ocupacional, el desarrollo de algoritmos de análisis con redes neuronales, y la creación de una interfaz móvil en Kotlin con Jetpack Compose integrada con Firebase. Los resultados demostraron que el sistema alcanzó un nivel de adopción del 96% entre el personal objetivo, una calificación de satisfacción de 4.2 sobre 5.0, y una correlación del 94% con evaluaciones de expertos en higiene industrial. Se concluye que la solución desarrollada constituye un sistema automático, escalable y seguro para la vigilancia preventiva de la salud ocupacional, lo que fortalece el bienestar del personal académico y reduce los riesgos laborales mediante intervenciones personalizadas basadas en datos.
URI : https://repositorio.uleam.edu.ec/handle/123456789/10953
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