Identificación de alteraciones en heridas quirúrgicas mediante la  aplicación de inteligencia artificial en imágenes

Cote Flórez, Álvaro Augusto; Pineda Gómez, Amolfi Hernando; Rodríguez Prada, Javier Armando

Identificación de alteraciones en heridas quirúrgicas mediante la aplicación de inteligencia artificial en imágenes

dc.contributor.advisor	Vargas Cardona, Hernán Darío
dc.contributor.author	Cote Flórez, Álvaro Augusto
dc.contributor.author	Pineda Gómez, Amolfi Hernando
dc.contributor.author	Rodríguez Prada, Javier Armando
dc.date.accessioned	2024-07-29T14:25:48Z
dc.date.available	2024-07-29T14:25:48Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	El presente proyecto de grado utilizó la inteligencia artificial aplicada al análisis de imágenes digitales para lograr la identificación de alteraciones en heridas quirúrgicas. Esta investigación abordó una problemática de alta relevancia debido a las consecuencias que pueden surgir de las infecciones de sitio operatorio, incluyendo morbilidad, mortalidad y costos económicos significativos tanto para los pacientes como para el sistema de salud. Actualmente, la detección de estas infecciones se realiza principalmente a través de métodos clínicos y cultivos, que pueden ser tardíos y limitados en términos de precisión. Con el uso de técnicas de inteligencia artificial, como el machine learning y el deep learning, se logró desarrollar un modelo automatizado y confiable que permite la identificación de alteraciones en las heridas quirúrgicas, lo que facilita un tratamiento oportuno y efectivo. Para desarrollar el proyecto se recopiló una base de datos de imágenes digitales etiquetadas que muestran la evolución de las heridas quirúrgicas, se eligieron y adaptaron algoritmos de inteligencia artificial capaces de identificar patrones y características en dichas imágenes, y se evaluó la eficacia y precisión del modelo desarrollado mediante validaciones con métricas establecidas en el estado del arte. El resultado del trabajo realizado es el punto de partida para trabajos posteriores que podrán incluir un modelo de apoyo diagnóstico automatizado y confiable para la detección de alteraciones en heridas quirúrgicas. Este proyecto tiene aplicaciones en el campo de la cirugía y la salud pública, y su impacto se refleja en un seguimiento posquirúrgico oportuno y efectivo evitando complicaciones en las heridas y apoyando el proceso de recuperación del paciente, así como en la reducción de costos y procedimientos médicos adicionales debido a complicaciones en las heridas
dc.description.abstracteng	This degree project used artificial intelligence applied to image analysis digital to achieve the identification of alterations in surgical wounds. This investigation addressed a highly relevant problem due to the consequences that may arise from the surgical site infections, including morbidity, mortality and economic costs significant for both patients and the health system. Currently, the detection of these infections is carried out mainly through clinical methods and cultures, which can be late and limited in terms of precision. With the use of artificial intelligence techniques, such as machine learning and deep learning, it was possible to develop an automated model and reliable that allows the identification of alterations in surgical wounds, which facilitates timely and effective treatment. To develop the project, a database of labeled digital images showing the evolution of surgical wounds, were chosen and adapted artificial intelligence algorithms capable of identifying patterns and characteristics in these images, and the effectiveness and precision of the developed model was evaluated using validations with metrics established in the state of the art. The result of the work done is the starting point for subsequent work that may include a diagnostic support model automated and reliable for the detection of alterations in surgical wounds. This project It has applications in the field of surgery and public health, and its impact is reflected in a timely and effective post-surgical follow-up, avoiding wound complications and supporting the patient's recovery process, as well as reducing costs and additional medical procedures due to wound complications
dc.format.extent	123 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/3631
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Inteligencia artificial
dc.subject	Análisis de imágenes digitales
dc.subject	Identificación de alteraciones Heridas quirúrgicas
dc.subject	Infecciones de sitio operatorio
dc.subject	Morbilidad
dc.subject	Mortalidad
dc.subject	Costos económicos
dc.subject	Métodos clínicos
dc.subject	Cultivos
dc.subject	Machine learning
dc.subject	Artificial intelligence
dc.subject	Digital image analysis
dc.subject	Identification of alterations Surgical wounds
dc.subject	Surgical site infections
dc.subject	Morbidity
dc.subject	Mortality
dc.subject	Economic costs
dc.subject	Clinical methods
dc.subject	Cultures
dc.thesis.discipline	Facultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantor	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.level	Maestría
dc.title	Identificación de alteraciones en heridas quirúrgicas mediante la aplicación de inteligencia artificial en imágenes	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TM