Análisis de modelos de Deep Learning para la detección de anomalías en infraestructuras virtualizadas: Una revisión sistemática

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e681

Palabras clave:

Salud en adultos mayores, Evaluación nutricional, Aplicación web, Metodología XP, Eficiencia de software

Resumen

Este artículo propone el desarrollo de una aplicación web para la gestión de la salud física y nutrición de los adultos mayores en el Centro Gerontológico Guano. Ya que existe un incremento de esta población en Ecuador, es importante que se tienen que atender problemas de movilidad y deficiencias nutricionales. La aplicación permite evaluar el estado de salud física mediante el uso de pruebas funcionales y cuestionarios, ofreciendo recomendaciones nutricionales personalizadas según las necesidades. Se uso la metodología Extreme Programming (XP) para asegurar un desarrollo ágil. La arquitectura tecnológica incluye un backend en Django, frontend en React y base de datos en PostgreSQL. Por último, se evaluó la eficiencia del sistema conforme a la norma ISO 25010, se obtuvieron resultados positivos en tiempos de respuesta y uso de recursos.

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Publicado

2026-06-15

Número

Sección

Artículos de Investigación Original

Cómo citar

Camacho Castillo, J. D., Flores Orozco, Ángel P., Baño Leon, E. M., & Argüello Estrella, T. L. (2026). Análisis de modelos de Deep Learning para la detección de anomalías en infraestructuras virtualizadas: Una revisión sistemática. Tesla Revista Científica, 6(1), e681. https://doi.org/10.55204/trc.v6i1.e681

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