Quirumbay Yagual, DanielMorales Vera, Samantha Vanessa2026-09-242026-09-242026-09-24Morales Vera, Samantha Vanessa (2026). Arquitectura iot orientada al análisis bioacústico y clasificación automática de sonidos respiratorios pediátricos. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 124p.UPSE-TTI-2026-040https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/17375El proyecto desarrolla una arquitectura IoT orientada al análisis bioacústico y clasificación automática de sonidos respiratorios pediátricos como apoyo al monitoreo infantil, el sistema integra un dispositivo basado en ESP32, micrófono digital INMP441 acoplado a un estetoscopio, acelerómetro MPU6050, backend en Node.js y Express, servidor de Machine Learning en Flask, base de datos MongoDB Atlas y una aplicación web progresiva. La metodología se estructuró mediante incrementos funcionales que abarcan adquisición, transmisión, procesamiento, clasificación, almacenamiento y visualización de resultados. Para el modelo Random Forest se emplearon 511 registros y 46 variables bioacústicas, aplicando balanceo únicamente al conjunto de entrenamiento y conservando 103 muestras para prueba. El modelo alcanzó 88,35 % de exactitud y 92,18 % de validación cruzada, los resultados se visualizan mediante métricas, historial, espectrogramas, forma de onda e informes PDF, sin sustituir la valoración médica profesional.spaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/IOT. SONIDOS RESPIRATORIOSANÁLISIS BIOACÚSTICORANDOM FORESTbachelorThesis