Automatización del diagnóstico de cáncer de próstata mediante aprendizaje supervisado (2021)
Lo riguroso, invasivo, incomodo e ineficaz que pueden llegar a ser los procedimientos actuales del diagnóstico de cáncer de próstata sobre los hombres impide que este importante proceso pueda ser totalmente eficiente, ejemplificando diagnósticos como el PSA que su grado de precisión es bajo y el DRE que depende altamente de la experiencia y sensibilidad del médico que lo aplica. En consecuencia se presenta el proyecto de un sistema de información web por el cual utilizando imágenes de resonancia magnética junto con redes neuronales realiza el diagnóstico sobre el grado cáncer que tiene un paciente sobre su próstata, para ello se implementó el concepto de entrenamiento automatizado de inteligencia artificial entrenando las redes neuronales para que fueran capaces de predecir donde está la próstata en la imagen y decidir respecto al diagnóstico, mostrando el resultado en grado Gleason para que el médico pueda tomar decisiones respecto al paciente.