Prototipo de herramienta de software con aprendizaje de máquinas para la diferenciación de neumonía bacteriana o viral con el uso de radiografías de tórax

Abstract

La neumonía es una de las enfermedades más comunes que afecta directamente los pulmones a través de infecciones en las vías respiratorias, además, esta enfermedad puede ser mortal sin un diagnóstico temprano. De modo que, un diagnóstico adecuado en una etapa temprana de la enfermedad permitiría aplicar un tratamiento apropiado que contribuya a la recuperación del paciente. Así, la radiografía de tórax es uno de los métodos más utilizados y efectivos en el diagnóstico de la neumonía. Sin embargo, el análisis de imágenes de rayosx de tórax requiere de radiólogos con amplia experiencia para brindar un dictamen sobre el avance de la enfermedad. En particular, en el área de la salud ha sido ampliamente estudiada, puesto que, constantemente se busca mejorar la rapidez y precisión de los diagnósticos médicos para monitorear, controlar y tratar efectivamente las enfermedades, evitando complicaciones a largo plazo, especialmente, en una problemática mundialmente conocida como lo es la neumonía. Por lo tanto, en este trabajo se busca desarrollar una herramienta soporte de software a través de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para el análisis de imágenes de rayos-x que permita brindar soporte al personal médico durante un diagnóstico oportuno de neumonía. Asimismo, esta herramienta permitirá evaluar la gravedad de la patología para determinar su tratamiento temprano. Finalmente, con el desarrollo de este tipo de herramientas se podría brindar un servicio de soporte de diagnóstico médico a zonas de Colombia que carecen de especialistas.