Diseño de un modelo predictivo para la detección temprana de la neumonía utilizando deep learning y visión computacional - Aguilar Guizado, Jack James (2020)
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo general diseñar un modelo predictivo para la detección temprana de la neumonía utilizando deep learning y visión computacional, alineando los objetivos estratégicos para lograr conseguirlo y brindar un apoyo al sector salud. Para el planteamiento del problema, se realizaron investigaciones para poder entender el déficit en el que se encuentra el sector salud y la gran ayuda de las redes neuronales en la actualidad, que si son correctamente entrenadas pueden ayudar a brindar mayor precisión en la detección de la neumonía en una fase temprana. En el estudio de antecedentes internacionales de diferentes bases de datos de renombre científico, diferentes autores consideran el uso de las redes neuronales como principal herramienta para aplicarlo en el sector salud, una red neuronal correctamente entrenada brinda resultados con un alto índice de precisión, lo cual brinda una herramienta adicional para poder detectar la neumonía en una fase temprana. La metodología que se optó de la investigación “A Novel Transfer Learning Based Approach for Pneumonia Detection in Chest X-ray Images” realizada por el autor Chouhan, debido a los resultados en las investigaciones del autor brindan mejores valores en precisión en la detección de la neumonía, de acuerdo a la ponderación realizada basados en diversos trabajos de investigación. La importancia de un correcto uso de las redes neuronales en la medicina tiene una gran ventaja en el tratamiento temprano de diversas enfermedades. En conclusión, el diseñar un modelo predictivo para la detección temprana de la neumonía utilizando Deep Learning y Visión Computacional, ha permitido a esta investigación contribuir con una herramienta que sirva como apoyo para el diagnóstico de esta enfermedad y reduzca la alta tasa de mortandad que existe a nivel nacional e internacional.