Preguntas sobre Ceincia del Diseño y ACM subdisciplinas

Los doctores carecen de apoyo oportuno para el triaje. Objetivo: Proporcionar paneles de control. Artefacto: Interfaz que combina datos de pacientes y resultados de IA. Evaluación: Tiempo de diagnóstico reducido. → ¿Es esto un algoritmo de Ciencia de la computación (CS), un desarrollo de Ingenieria de Software (SE) o un sistema de Información (IS)?

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• Software Engineer

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Las radiografías de tórax son difíciles de clasificar de manera consistente. Objetivo: Construir un modelo de IA para la detección de neumonía. Artefacto: CNN entrenada en imágenes médicas. Evaluación: Precisión, recall, F1-score. → ¿Es esto un algoritmo de Ciencia de la computación (CS), un desarrollo de Ingenieria de Software (SE) o un sistema de Información (IS)?

• Computer Science

• SE

• IS

Integrar modelos de IA en software clínico es complejo. Objetivo: Crear una arquitectura modular con APIs. Artefacto: Sistema cliente-servidor con interfaces HL7/FHIR. Evaluación: Usabilidad y fiabilidad. → ¿Es esto un algoritmo de Ciencia de la computación (CS), un desarrollo de Ingenieria de Software (SE) o un sistema de Información (IS)?

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• SE

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El sistema del hospital es vulnerable a ataques de secuestro de datos (Ransomware). Objetivo: Garantizar la integridad y disponibilidad de las historias clínicas. Artefacto: Protocolos de cifrado de extremo a extremo y sistema de detección de intrusiones (IDS). Evaluación: Tiempo de respuesta ante incidentes y tasa de vulnerabilidades mitigadas.

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Los datos de IoT en tiempo real requieren procesamiento escalable. Objetivo: Diseñar una plataforma para manejar la ingestión y alertas. Artefacto: Microservicios en la nube + aplicación móvil. Evaluación: Latencia, tolerancia a fallos. → ¿Es esto CS, SE o IS?

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Los diagnósticos por imagen requieren una velocidad que supera la capacidad humana. Objetivo: Lograr que el sistema "aprenda" a identificar patologías de forma autónoma. Artefacto: Algoritmo de aprendizaje profundo (Deep Learning) con visión artificial. Evaluación: Capacidad de generalización del modelo y reducción de falsos negativos

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Los agricultores no pueden predecir la irrigación óptima. Objetivo: Predecir la humedad del suelo a partir de datos de sensores. Artefacto: Modelo LSTM para predicción de series temporales. Evaluación: RMSE en datos de validación. → ¿Es esto CS, SE o IS?

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Los registros médicos históricos son masivos y están desestructurados. Objetivo: Identificar correlaciones ocultas entre el estilo de vida y la eficacia del tratamiento. Artefacto: Análisis exploratorio de datos (EDA) y modelos estadísticos de agrupamiento. Evaluación: Relevancia de los hallazgos y valor predictivo de las variables

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Las decisiones de irrigación son reactivas, no proactivas. Objetivo: Proporcionar recomendaciones prácticas a los agricultores. Artefacto: Sistema de soporte a decisiones que integra predicciones de IoT. Evaluación: Ahorro de agua, rendimiento de cultivos. → ¿Es esto CS, SE o IS?

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El procesamiento de flujos de datos de tráfico es complejo. Objetivo: Proporcionar una arquitectura robusta para la ingestión y análisis. Artefacto: Sistema distribuido con módulos de streaming. Evaluación: Escalabilidad, rendimiento. → ¿Es esto CS, SE o IS?

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