Optimización de un sistema de diagnóstico basado en IA para enfermedades infecciosas a través de procesamiento de datos médicos en Perú

Mientras seguimos lidiando con las repercusiones de la pandemia COVID-19, la urgencia de diagnóstico acelerado y preciso de las enfermedades infecciosas, en particular las enfermedades respiratorias es cada vez más evidente.

Los métodos de diagnóstico actuales, que requieren a menudo mano de obra intensiva, han sido sometidos a una gran presión como consecuencia de la demanda durante de esta crisis mundial de salud. Esto ha evidenciado la necesidad de herramientas de diagnóstico innovadoras que puedan agilizar el proceso.

***[Fig 1. Ilustración de PROS CXR: Entrada y salida del modelo ID]***

La Inteligencia Artificial (IA), con su potencial transformador, ha surgido como un actor significativo en
este contexto. Herramientas impulsadas por la IA, como el PROS CXR: ID, desarrollado por Promedius y el
Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST), ofrecen un enfoque prometedor para
el diagnóstico rápido y eficaz de una amplia gama de enfermedades respiratorias. Estos incluyen COVID-
19 neumonía inducida, neumonía bacteriana, y críticamente, tuberculosis, que representan una importante carga de salud en el Perú.

Este proyecto, realizado por la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), busca mejorar la precisión de diagnóstico de los PROS CXR: ID a través de un amplio y meticuloso proceso de recopilación, refinamiento, procesamiento y verificación de datos médicos. Este proceso se centra en los datos de rayos X de tórax normales y patológicos de Perú, asegurando que los datos clasificados y verificados por profesionales médicos.

Investigador:

Julio Ernesto Valdivia Silva – Co- Investigador – UTEC