Asistencia al diagnóstico de parasitosis gastrointestinales mediante índices de prevalencias y micrografías, utilizando visión computacional y computación de alto desempeño, aplicado a la región Arequipa

Detalles del proyecto

Descripción

Desarrollar un sistema de soporte para el diagnóstico médico de enfermedades parasitarias gastrointestinales, a partir de cuadros clínicos, índices de prevalencias y micrografías, utilizando visión computacional para el tratamiento de la información y computación de alto desempeño, aplicado a la región Arequipa

Descripción de Layman

Las enfermedades gastrointestinales causadas por parásitos muestran alta prevalencia en países con presencia de factores desfavorables para la salud, como sucede en el Perú, donde existe una gran población con escasos recursos. Nuestra región Arequipa no es ajena a este problema, donde las enfermedades gastrointestinales se presentan con frecuencia alta, principalmente en la población en edad escolar debido a los hábitos de higiene y condiciones de vivienda, desfavorables para la salud de esta población. El diagnóstico de estas enfermedades suele ser sencillo si se cuenta con información adecuada sobre el antecedente epidemiológico, es decir la procedencia e historia clínica completa del paciente; y en colaboración de un especialista que pueda identificar estos parásitos. La falta de especialización y/o experiencia de los profesionales de la salud dificulta el diagnóstico y la identificación de un parásito en el acto médico o en un examen microscópico de laboratorio. En consecuencia, surge la necesidad de contar con un apoyo tecnológico de fácil acceso que brinde soporte a las decisiones del diagnóstico médico de las enfermedades gastrointestinales. El presente proyecto propone tener un referente precoz al diagnóstico a partir de la recolección de información de prevalencias, cuadros clínicos y micrografías de enfermedades parasitarias gastrointestinales usando algoritmos de inteligencia artificial, visión computacional y computación de alto desempeño. Esta propuesta estará sujeta a la validación de un profesional médico especializado en parasitología para el aprendizaje y los resultados obtenidos.

Hallazgos clave

Parasitosis Gastrointestinales, Diagnóstico, Visión Computacional, Inteligencia Artificial, Computación de alto desempeño, UNSA, Arequipa
EstadoActivo
Fecha de inicio / finalización efectiva7/01/19 → …