Diseño de un identificador de medicamentos para personas con discapacidad visual usando redes neuronales convolucionales

• Autores: Blanco Julon, Denis, Cardenas Cueva, Edson Alexis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/10401
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/10401
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Discapacidad visual; Identificación de Medicamentos; Redes Neuronales; Accesibilidad; Raspberry Pi; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

Además de tener dificultades para reconocer correctamente los medicamentos, las personas con discapacidad visual enfrentan una serie de desafíos a la hora de obtener y gestionar su información médica. Cuando se trata de etiquetas de prescripción médica, el hecho de que no sean de fácil acceso y de que uno deba confiar en sus ojos para leerlas hace que sea más difícil ser independiente y seguro de uno mismo. Por otro lado, los avances recientes en inteligencia artificial, particularmente en el área de las redes neuronales convolucionales, han hecho posible ofrecer nuevas posibilidades para la creación de tecnologías de asistencia dirigidas a quienes tienen discapacidad visual. Con el uso de redes neuronales convolucionales y una Raspberry Pi, este proyecto pretende crear una tecnología de vanguardia que ayudará a las personas con discapacidad visual a reconocer recetas. Para mejorar la precisión y autonomía de los usuarios en la gestión de sus medicamentos, recogerá fotografías de las etiquetas de los medicamentos y ofrecerá información auditiva sobre los mismos. Esta técnica se basa en el enfoque VDI221 y utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para la construcción del prototipo. Como consecuencia, la precisión de la identificación de drogas ha aumentado en un veinticinco por ciento. Las personas con discapacidad visual y los cuidadores que las ayudan se beneficiarían de este plan porque fomenta una mayor independencia y seguridad en la administración de medicamentos, lo que a su vez proporciona cierto grado de confianza. En conclusión, esta propuesta propone una solución creativa y práctica a un problema importante en la industria de la salud. un nivel alto ya que la precisión de la identificación fue del 95%.