Identificación de anomalías de las células cervicales mediante inteligencia artificial

Este proyecto busca mejorar el diagnóstico precoz y preciso de lesiones premalignas en células cervicales mediante el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático entrenado con una base de datos extensa de imágenes celulares categorizadas por expertos médicos como sanas, con Lesiones intraepiteliales escamosas de bajo grado (L-SIL) o Lesión intraepitelial escamosa de alto grado (H-SIL), el sistema identifica patrones asociados con el cáncer. La implementación de técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático no solo permite una detección temprana y precisa del cáncer, sino que también mejora los tratamientos y tasas de supervivencia al posibilitar intervenciones oportunas. Además, la automatización del análisis de imágenes reduce la carga de trabajo de los profesionales médicos, aumentando la eficiencia del diagnóstico. Este avance en el diagnóstico asistido por IA contribuirá significativamente a la lucha contra el cáncer, mejorando la calidad de vida de los pacientes y salvando vidas.

• Autores: Hurtado Soto, Sergio Alejandro; Ciro Marín, Diego Alejandro
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad EAN
• Repositorio: Biblioteca Digital Minerva - Repositorio EAN
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.universidadean.edu.co:10882/13849
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10882/13849; https://repository.ean.edu.co/
• Palabra clave: Cáncer cervical; Inteligencia artificial; Procesamiento de imágenes; Análisis automatizado; L-SIL (Lesiones intraepiteliales escamosas de bajo grado); H-SIL (Lesiones intraepiteliales escamosas de alto grado); Diagnóstico precoz; Cervical cancer; Artificial intelligence; Early diagnosis; Machine learning; Image processing; L-SIL (Low-Grade Squamous Intraepithelial Lesions); H-SIL (High-Grade Squamous Intraepithelial Lesions); Automated analysis; Inteligencia artificial; Cáncer -- Tratamiento; Cáncer -- Diagnóstico; Tecnología médica; Innovaciones en medicina; Procesamiento de imágenes
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/