Desarrollo de un software de predicción de fallas de un ventilador mecánico Puritan Bennett 840 por medio de técnicas de inteligencia artificial

Abstract

El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de un software de predicción de fallas de un ventilador mecánico Puritan Bennett 840 por medio de técnicas de inteligencia artificial, lo anterior con el fin de facilitar la detección de fallas en ventiladores mecánicos en una institución de alta complejidad. Para lograr el objetivo propuesto se realiza una base de datos del ventilador mecánico Puritan Bennett 840 en los modos ventilatorios; control presión, control volumen y presión soporte, simulando a su vez en cada modo ventilatorio las tres fallas más comunes (falla por desconexión de manguera de oxígeno, falla por oclusión y fuga en el circuito paciente), posterior al procesamiento de la base de datos, se utiliza métodos de inteligencia artificial como lo son: Redes Neuronales MLP (Perceptrón multicapa), MSV (Máquinas de soporte vectorial) y LDA (Análisis discriminante lineal), la recolección de datos, el procesamiento de los mismos, la codificación de los métodos de inteligencia artificial y la creación de los ejecutables de los aplicativos hechos se realizaron por medio del lenguaje de programación Python, con lo anterior se obtiene un exactitud total de 86,26% con una desviación estándar de 0,01.