The new pandemic caused by the COVID-19 virus has generated an overload in the quality of medical care in clinical centers around the world. Causes that originate this fact include lack of medical personnel, infrastructure, medicines, among others. The rapid and exponential increase in the number of patients infected by COVID-19 has required an efficient and speedy prediction of possible infections and their consequences with the purpose of reducing the health care quality overload. Therefore, intelligent models are developed and employed to support medical personnel, allowing them to give a more effective diagnosis about the health status of patients infected by COVID-19. This paper aims to propose an alternative algorithmic analysis for predicting the health status of patients infected with COVID-19 in Mexico. Different prediction models such as KNN, logistic regression, random forests, ANN and majority vote were evaluated and compared. The models use risk factors as variables to predict the mortality of patients from COVID-19. The most successful scheme is the proposed ANN-based model, which obtained an accuracy of 90% and an F1 score of 89.64%. Data analysis reveals that pneumonia, advanced age and intubation requirement are the risk factors with the greatest influence on death caused by virus in Mexico.

La gestión y optimización de las tarifas en el transporte terrestre de carga son pilares fundamentales para mejorar la eficiencia operativa y la competitividad de las empresas transportistas, especialmente en un mercado dinámico y altamente competitivo. Este trabajo se centra en el desarrollo de una innovadora aplicación móvil diseñada para calcular y administrar tarifas con precisión y eficiencia, respondiendo a las necesidades específicas del sector. La implementación se llevó a cabo utilizando la metodología en cascada, lo que permitió dividir el proceso en fases bien definidas: planificación, análisis, diseño, desarrollo y despliegue, asegurando un enfoque estructurado y organizado. La aplicación fue desarrollada con Flutter, proporcionando una interfaz de usuario intuitiva y accesible, mientras que Firebase se empleó como plataforma de gestión de datos. Esta combinación tecnológica garantiza una solución modular, escalable y fácilmente adaptable a diversas configuraciones operativas. Los resultados obtenidos destacan por una significativa reducción en los tiempos de cálculo y un aumento notable en la precisión de los resultados, lo que impacta directamente en la eficiencia operativa de las empresas de transporte. Además de optimizar procesos internos, esta herramienta tecnológica fortalece la capacidad de respuesta de las empresas frente a los retos del mercado actual. En síntesis, esta aplicación móvil representa una solución integral que promueve la sostenibilidad, la adaptabilidad y la competitividad en el transporte terrestre de carga.

En la actualidad, la construcción de zonas residenciales con acceso restringido ha ido en aumento a causa de los altos niveles de inseguridad que se mantienen en el país, por lo que más personas deciden habitar estos lugares, de ahí que la administración de la zona y sus accesos cuando ya está en funcionamiento se vuelven una necesidad prioritaria que atender para garantizar la seguridad. El presente trabajo, muestra el diseño de una solución digital para mejorar los procesos de administración y de control de acceso en zonas residenciales con entrada restringida. Contemplando la información que maneja el entorno actual que incluye domicilios, residentes, visitantes, estado financiero: ingresos y egresos, organización directiva: presidente y tesorero. La solución utiliza la interacción con todos los integrantes de esta demarcación para realizar todas las acciones de gestión y acceso con un procedimiento más organizado con un registro digital disminuyendo considerablemente el tiempo.