Keratreat: Sistema de apoyo a la decisión del tratamiento para paciente con queratocono usando BERT

• Autores: Yauri Martinez, Luis David, Arroyo Romo, Alisson Karina
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/22113
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/22113
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Queratocono; Queratoplastia; Procesamiento de lenguaje natural (Computación); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Desarrolla un Sistema de apoyo a la decisión del tratamiento para paciente con queratocono usando BERT, artículos científicos en revistas indexadas en Scopus, Web of Science y PubMed, y casos clínicos, de tal forma que se logre determinar el mejor tratamiento para un paciente. El queratocono es una enfermedad progresiva, bilateral, asimétrica y ectática que causa un adelgazamiento progresivo de la córnea y una protuberancia de la misma, lo que conduce a un astigmatismo irregular y al deterioro visual. Decidir sobre un tratamiento para el queratocono depende de diversos factores clínicos. En la literatura, existen artículos sobre la gestión de tratamientos quirúrgicos y no quirúrgicos, pero no hay un consenso sobre ello. Además, no se han encontrado softwares y mucho menos con recientes tecnologías de Procesamiento de Lenguaje Natural. En este estudio, se propone un modelo basado en BERT, artículos científicos sobre queratocono, estandarización de términos y en casos clínicos para el apoyo a la decisión del tratamiento de queratocono por CXL, ICRS y Queratoplastia. El modelo fue implementado en un sistema web denominado Keratreat usando principalmente TypeScript y Python, donde contempla 3 modelos BERT (BertBaseCased, BioBertBaseCased, BioBertPubMed) los cuales, además, fueron entrenados con 54 artículos científicos sobre queratocono y 159 registros clínicos de pacientes. Las pruebas numéricas sobre 14 casos clínicos y 84 párrafos de artículos científicos muestran que el sistema presenta un Acc de 0.9082, Recall de 0.9193 y F1-Score de 0.8983, lo cual es muy promisorio para su uso.