Desarrollo de un sistema de decisión soporte en la clasificación clínica de pacientes con neumonía viral, bacteriana y sin neumonía, basado en el análisis de imágenes de rayos x de tórax implementando Deep Learning

Abstract

En la actualidad, se han venido enfrentando diferentes problemáticas que afectan gravemente al sector salud. Algunos factores influyentes son la poca accesibilidad y el aumento de enfermedades crónicas o agudas. Las enfermedades respiratorias como la neumonía se registran según la Organización mundial de la salud como una de las que más causa muertes cada año. En respuesta a esta problemática se plantea desarrollar un sistema de decisión soporte para la clasificación de neumonía viral, bacteriana y sin neumonía. Esta clasificación se realiza utilizando técnicas de inteligencia artificial, entrenando modelos de Deep Learning con un conjunto de imágenes de rayos x de tórax completamente etiquetados. Para desarrollar el proyecto se implementaron distintos modelos de clasificación basadas en redes neuronales convolucionales, adicionándole distintas técnicas de inteligencia artificial como máquinas de soporte vectorial, transfer learning y reducción de dimensionalidad. Posteriormente se evaluó el desempeño de cada combinación implementada para desarrollar el sistema más optimo y robusto. Además, se utilizó un segundo modelo especializado en clasificar neumonía viral y bacteriana, para mejorar el rendimiento si el primer modelo lo categorizaba como positivo de neumonía. Finalmente se implementó el sistema en una interfaz gráfica que permite la interacción con el usuario.