Soft-Warmi: evaluación del software automático de diagnóstico para vaginosis bacteriana (VB)

• Autor: Alva Mantari, Alicia Katherine
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana Cayetano Heredia
• Repositorio: UPCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/12938
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12866/12938
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento de Patrones; Vaginosis Bacteriana; Diagnostico; Software; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.08

La vaginosis bacteriana (VB) puede considerarse un problema de salud pública debido a la cantidad de mujeres afectadas por ella. Esto es debido a que es asintomática, en la mayoría de casos. Los problemas asociados a ella corresponden principalmente a la vulnerabilidad a la salud femenina al contraerla. La vaginosis bacteriana es alarmante principalmente durante los primeros tres meses de gestación, pues hace latente un riesgo de ruptura de membranas o abortos espontáneos entre otros. Cabe mencionar que las mujeres sexualmente activas además aumentan sus posibilidades de contraer y transmitir enfermedades de trasmisión sexual (ETS). Uno de los principales problemas asociados a VB, tiene que ver con el diagnostico mismo de la infección. El diagnóstico es altamente variable entre el personal entrenado para esta labor, razón por la cual es importante contar con herramientas que permitan un diagnóstico más rápido y confiable y menos variable referente a VB. Este estudio desarrollo una herramienta computacional para realizar tal diagnóstico, y además implemento un medio de comunicación masiva para hacer acceder remotamente a él. SoftWarmi es un software dedicado al diagnóstico de VB, de manera remota a partir de 10 fotos de la muestra. Este algoritmo se basa en el conteo de los morfotipos en la muestra de manera similar a lo realizado por el score de Nugent, el método utilizado de manera tradicional para el diagnóstico de VB. Se analizaron 59 láminas de hisopados vaginales. Las láminas estaban clasificadas por 30 positivas y 29 negativas a VB. De cada muestra han sido capturados 10 campos, seleccionadas por el Blga. Lorena Rojas, entrenada para tal fin anteriormente. De cada fotografía se han extraído un total de 500 objetos aprox. De cada objeto se han calculado un conjunto de 184 características cuantificables de forma, color, textura e iluminación. Posteriormente se diseñaron modelos estadísticos para el reconocimiento de Lactobacillus, Gardnerellas y Mobiluncus. Para Lactobacillus obtuvimos una sensibilidad de 97.63% y una especificidad de 99.10%. Para el reconocimiento de Gardnerella se alcanzó una sensibilidad de 93.64% y una especificidad de 97.40%. Por ultimo para Mobiluncus alcanzamos una sensibilidad de 96.23% y una especificidad de 95.51%. Luego se realizaron conteos de cada morfotipo de manera secuencial y excluyente, evaluándolas según la incidencia de existencia en la población general. Luego se calculó un modelo estadístico de diagnóstico por fotos, el cual alcanzo una sensibilidad de 100% y una especificidad de 96.15%, en el training set (50 fotos), y el en testing set en un conjunto de 66 fotos una sensibilidad de 94.44% y una especificidad de 100%. Al final se evaluaron 10 fotos por muestra, de 59 muestras estudiadas se alcanzó para este modelo una sensibilidad de 96.67% y una especificidad de 100%, con un porcentaje de agreement con los expertos de la universidad de Washington de 98.31% y un índice Kappa de 0.9661. Esperamos que este sea el inicio de una herramienta para lograr que la VB, sea analizada, diagnosticada y tratada en diferentes poblaciones que no poseen los medios para poder acceder sobre todo en las zonas más alejadas, pobres y remotas del país.