Álvarez, Gloria InésDíaz Cuesta, Yeffer EdilbertoPinedo De la Hoz, David Enrique2024-06-072024-06-072022https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/1955La Leishmaniasis, causada por el parásito protozoo Leishmania spp., es una de las siete enfermedades tropicales más importantes a nivel mundial, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) [1]. Esta enfermedad, que puede ser fatal para los humanos, tiene una alta prevalencia en varios países, afectando especialmente a las poblaciones vulnerables. En la actualidad, los procesos de conteo manual del microorganismo son desgastantes, demorados y, en ocasiones, ineficaces debido al porcentaje de error humano. Además, estos procesos pueden afectar la salud de las personas que los realizan, debido a las largas horas que deben pasar frente a la luz directa del microscopio. En este orden de ideas, se desarrolla el presente trabajo de grado, adscrito al grupo de investigación DESTINO y al proyecto con código 2576 de la Universidad Pontificia Javeriana de Cali, titulado: "Aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la predicción del desenlace terapéutico de la leishmaniasis cutánea". El objetivo principal de este trabajo fue crear un modelo de aprendizaje automático, basado en técnicas de ciencia de datos, que permite identificar y cuantificar la presencia de Leishmania spp. en imágenes de microscopio. Para lograr este objetivo, se consolidó una base de datos con imágenes que sirvieron para entrenar el modelo en la caracterización del parásito. Se procesaron los datos de las imágenes para obtener información relevante y se aplicaron distintas técnicas de aprendizaje automático para cuantificar la carga parasitaria. Finalmente, se evaluó y seleccionó el modelo que presentó el mejor rendimiento con relación al alcance inicialmente propuesto. Se espera que este proyecto impulse la aplicación de la herramienta en diferentes espacios del sector de la salud y áreas académicas, en particular, en laboratorios donde se quiera incrementar la eficiencia y rapidez en los diagnósticos de presencia del parásito protozoo Leishmania. De este modo, se buscó automatizar el proceso de conteo del parásito, utilizando únicamente como insumo la imagen capturada por un microscopio al observar los microorganismos presentes en los portaobjetos.63application/pdfspaLeishmaniasisLeishmania sppCuantificaciónAprendizaje automáticoCiencia de DatosAnálisis de imágeneshttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2