Giovanni Gelber Martinez Pastor; Cesar Armando Beltran Castanon; Mila Yoselyn Pacompia Machaca; Milagros Lizet Mayta Rosas; Eveling Gloria Castro Gutierrez; Nancy Marcelina Ruelas Llerena; Victor Luis Vasquez Huerta

Objetivo

Desarrollar un sistema de soporte para el diagnóstico médico de enfermedades parasitarias gastrointestinales, a partir de cuadros clínicos, índices de prevalencias y micrografías, utilizando visión computacional para el tratamiento de la información y computación de alto desempeño, aplicado a la región Arequipa

Resumen:

Las enfermedades gastrointestinales causadas por parásitos muestran alta prevalencia en países con presencia de factores desfavorables para la salud, como sucede en el Perú, donde existe una gran población con escasos recursos. Nuestra región Arequipa no es ajena a este problema, donde las enfermedades gastrointestinales se presentan con frecuencia alta, principalmente en la población en edad escolar debido a los hábitos de higiene y condiciones de vivienda, desfavorables para la salud de esta población. El diagnóstico de estas enfermedades suele ser sencillo si se cuenta con información adecuada sobre el antecedente epidemiológico, es decir la procedencia e historia clínica completa del paciente; y en colaboración de un especialista que pueda identificar estos parásitos. La falta de especialización y/o experiencia de los profesionales de la salud dificulta el diagnóstico y la identificación de un parásito en el acto médico o en un examen microscópico de laboratorio. En consecuencia, surge la necesidad de contar con un apoyo tecnológico de fácil acceso que brinde soporte a las decisiones del diagnóstico médico de las enfermedades gastrointestinales. El presente proyecto propone tener un referente precoz al diagnóstico a partir de la recolección de información de prevalencias, cuadros clínicos y micrografías de enfermedades parasitarias gastrointestinales usando algoritmos de inteligencia artificial, visión computacional y computación de alto desempeño. Esta propuesta estará sujeta a la validación de un profesional médico especializado en parasitología para el aprendizaje y los resultados obtenidos.

Palabras clave

Parasitosis Gastrointestinales, Diagnóstico, Visión Computacional, Inteligencia Artificial, Computación de alto desempeño, UNSA, Arequipa

Problema central

El diagnóstico de las enfermedades parasitarias gastrointestinales suele ser relativamente sencillo si se tiene información adecuada sobre el antecedente epidemiológico, es decir, la procedencia e historia clínica completa del paciente y reconocimiento de parásitos en las pruebas coprológicas. Sin embargo, los pacientes pueden provenir de lugares alejados, por lo que no se tiene la referencia de la prevalencia de las parasitosis propias de la zona del paciente. Además, surge otro problema cuando se encuentra un parásito en el acto médico o en un examen microscópico de laboratorio y se tiene dificultad para identificarlo; entonces es necesario tener un referente precoz como ayuda diagnóstica. Así también, a falta de experiencia y/o especialización, los profesionales de la salud de Arequipa, necesitan un apoyo tecnológico que brinde soporte a las decisiones del diagnóstico médico de las enfermedades parasitarias gastrointestinales.

Hipótesis planteada

Un sistema de soporte para el diagnóstico médico de enfermedades parasitarias gastrointestinales, utilizando visión computacional y computación de alto desempeño, proporciona un pre-diagnóstico validado por el especialista.

Resultados esperados

01 Artículo de investigación por el investigador principal y co-investigadores indizado en Scopus o WoS
01 Artículo de investigación por los investigadores junior indizado en Scopus o WoS
03 Nuevos Profesionales con Título universitario en Ing. de Sistemas
01 Ponencia internacional
02 Ponencias nacionales
01 Solicitud de derecho de autor ante indecopi.

Impactos esperados

El impacto de los resultados del proyecto de investigación propuesto se orientan al sector de salud se consolidarán conocimientos de áreas como: medicina y computación. Se busca lograr impactos a corto, mediano y largo plazo: a) Los impactos a corto plazo: Están relacionados a la difusión de este tipo de tecnologías; de tal modo que instituciones médicas y profesionales médicos adquieran conocimiento de los beneficios que trae consigo su uso. b) Los impactos a mediano plazo: Se dan mediante la validación de los resultados del diagnóstico médico de la herramienta, diagnósticos médicos precisos en base a prevalencias, cuadros clínicos y micrografías. c) Los impactos a largo plazo: abarcan diversas instituciones médicas y profesionales médicos logrando la implementación y uso de esta herramienta en su trabajo diario. Finalmente, otro impacto de interés que se pretende alcanzar es el posicionamiento de la UNSA como punto principal de referencia en investigaciones de inteligencia artificial y visión computacional en imágenes médicas, gracias a la publicación de artículos, sustentación de tesis y la generación de derechos de propiedad intelectual.