Browsing by Subject "Neoplasia intraepitelial cervical (NIC)"

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    Identificación automática de riesgo de cáncer de cuello uterino aplicando deep learning en imágenes de colposcopia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Fuentes Esparza, César; Correa Bustamante, Julián Alexis; Correa Romero, Julián; Vargas Cardona, Hernán Darío
    El proyecto se enfoca en la implementación de diferentes modelos de deep learning para la detección automatizada de cáncer de cuello uterino mediante la clasificación de imágenes de colposcopia, abordando la problemática de la variabilidad en los diagnósticos debido a la subjetividad humana y la falta de especialistas en áreas con recursos limitados. Su importancia radica en mejorar la precisión y accesibilidad del diagnóstico temprano, crucial para el tratamiento efectivo de esta enfermedad, la cual es una de las principales causas de muerte por cáncer entre mujeres en países en desarrollo. Los objetivos propuestos incluyen la gestión de una base de datos de imágenes de colposcopia etiquetadas, el entrenamiento de algoritmos de deep learning en Python para clasificar las imágenes en normales o patológicas, y la validación de los modelos mediante métricas como Exactitud, Sensibilidad, Especificidad, F1-score y AUC-ROC. Se esperaba como resultados la implementación de modelos que mejorarán la precisión diagnóstica, facilitando la detección en áreas con recursos limitados. Las posibles aplicaciones de este proyecto incluyen el fortalecimiento de sistemas de salud pública, el apoyo a programas de tamizaje en comunidades rurales y la incorporación de herramientas automatizadas que contribuyan en la interpretación de exámenes colposcópicos. Este avance representó un aporte significativo tanto al campo de la inteligencia artificial aplicada a la medicina como a los esfuerzos globales por disminuir la morbilidad y mortalidad asociadas con el cáncer cervical.