Browsing by Subject "Cervical cancer"

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    Análisis espaciotemporal de la mortalidad por cáncer cervicouterino en mujeres jóvenes colombianas y niveles de pobreza 1998-2019
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Caicedo Acosta, Julián Andrés; Urrego Ospina, Julián Andrés; Pérez Flórez, Mauricio
    En Colombia, el cáncer de cuello uterino es un importante problema de salud pública debido a la mortalidad que se presenta en mujeres jóvenes, ocupando el noveno lugar en relación con otros tipos de neoplasia y el tercer lugar en el género femenino. El objetivo de este estudio fue analizar la distribución espacial y temporal de la mortalidad por CaCu en mujeres jóvenes y su relación con los niveles de pobreza entre 1998-2019. Fue un estudio ecológico en los 1102 municipios y la Isla de San Andrés y Providencia, que usó datos de mortalidad por CaCu bajo el código (C53 como neoplasia maligna del cuello uterino, CIE - 10) y 2 indicadores socioeconómicos municipales el índice de necesidades básicas insatisfechas y la categorización de los municipios. Se calcularon tasas crudas y estandarizadas según, municipio, año, grupos de edad en quinquenios, y se utilizó la distribución binomial negativa para modelar el conteo de las defunciones con relación a categorización de los municipios y el NBI. Durante el periodo 1998-2019 las tasas estandarizadas de mortalidad por CaCu mostraron una tendencia descendente (7.0 a 5,5 x 100.000), se encontró una correlación inversa entre la proporción de personas con NBI y la mortalidad por CaCu. En general, el riesgo de mortalidad por CaCu fue mayor en los municipios menos favorecidos económica y socialmente.
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    Citobot: un enfoque de inteligencia artificial para la detección temprana del cáncer de cuello uterino
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Rivero Urbano, David Steven; Vargas Cardona, Hernán Darío
    Hoy en día, el cáncer de cuello uterino sigue siendo una preocupación en términos de salud pública a nivel mundial debido a su alta incidencia y mortalidad, especialmente en países en desarrollo. En 2022, en Colombia se reportaron 30.997 casos prevalentes, lo que significó un incremento del 17% en la proporción de casos nuevos reportados. A pesar de los avances y la disponibilidad de pruebas de detección, estas cifras continúan generando inquietud, principalmente en áreas rurales, debido a la dificultad para obtener imágenes diagnósticas y la falta de expertos médicos capacitados para proporcionar una evaluación precisa en estos sitios. En el ámbito de la ingeniería, el uso de algoritmos de aprendizaje automático y profundo ha demostrado ser efectivo en aplicaciones de imágenes médicas, permitiendo identificar patrones y extraer características de distintas enfermedades, obteniendo un diagnóstico preciso en segundos. Además, la metodología de MLOps (DevOps para Machine Learning) se ha posicionado como una solución para llevar estos modelos a producción de manera efectiva, automatizando los flujos de trabajo y garantizando la escalabilidad y fiabilidad de los algoritmos. MLOps fusiona las prácticas de desarrollo de software (DevOps) con los procesos específicos de Machine Learning (ML), facilitando la implementación efectiva de modelos en entornos de producción y asegurando la integridad y confiabilidad de los algoritmos a lo largo del ciclo de vida del modelo. Bajo este contexto, el proyecto CITOBOT busca desarrollar un sistema portátil basado en inteligencia artificial para el tamizaje del cáncer de cuello uterino, implementando metodologías que permitan integrar adecuadamente un modelo predictivo de imágenes colposcópicas en una aplicación móvil que impulse el dispositivo CITOBOT. El objetivo es mejorar la detección temprana del cáncer de cuello uterino y garantizar un diagnóstico preciso y confiable de la enfermedad. Con esta iniciativa, se busca aliviar la carga de los centros médicos al proporcionar una herramienta de apoyo para el diagnóstico del cáncer de cuello uterino. Además, se pretende abordar las limitaciones en el acceso a servicios especializados en áreas rurales, al ofrecer una solución que pueda ser utilizada en dichas regiones.