Mecanismos de atención e interpretabilidad en el aprendizaje automático para la detección de enfermedades oculares a través del uso de tomografías (2021)
El Deep learning o “aprendizaje profundo” vino para quedarse por mucho tiempo; es así que, en los últimos años producto del desarrollo de la inteligencia artificial, su actuar ha venido aplicándose en varias áreas del conocimiento principalmente en las ciencias de la salud. Ante este fenómeno señalado, la medicina tradicionalmente ha venido desarrollando los diagnósticos de enfermedades como de traumatologías, incorporando el uso de rayos x, resonancias magnéticas y tomografías entre otras. En ese sentido, la ciencia de la medicina ha venido implementando sistemas autónomos, los cuales, han venido a complementar la forma de analizar la información médica. La ciencia médica hoy en día viene desarrollando en sus diferentes áreas del conocimiento la aplicación de la inteligencia artificial mediante el uso del deep learning, como es el caso de la oftalmología y de la optometría. De conformidad con lo explicitado, el trabajo propuesto tiene como objetivo principal: Encontrar la mejor arquitectura CNN “Convolutional neural network” que se adapte a un conjunto de datos que contiene tomografías oculares en la región de la retina, y que sea capaz de clasificar estos cuatro tipos de diagnóstico ocular: Normal, Drusen, CNV (Neurovascularización coroidea) y DME(Edema Macular diabético).