Desarrollo de un sistema para el apoyo diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda mediante la aplicación de técnicas de análisis de imágenes e inteligencia artificial (2025)
El diagnóstico de leucemia linfoblástica aguda (LLA) mediante el análisis morfológico y conteo celular presenta limitaciones como la necesidad de personal altamente capacitado y la falta de estandarización entre observadores. Como alternativa, se propone el desarrollo de un sistema automatizado de apoyo diagnóstico basado en técnicas de inteligencia artificial y análisis de imágenes, el cual clasifica muestras de sangre periférica mediante la extracción manual de características de intensidad, textura, color y morfología. Se entrenaron y evaluaron diversos modelos de machine learning (KNN, SVM, Random Forest, XGBoost y MLPClassifier) utilizando una base de datos de 3562 imágenes obteniendo puntuaciones F1 superiores al 99,5%. Además, se desarrolló una interfaz gráfica con funciones de autenticación, carga de muestras, almacenamiento de reportes y gestión de usuarios. El sistema evidenció alta precisión diagnóstica con bajos requerimientos computacionales, demostrando su potencial como una herramienta complementaria para el trabajo de los hematólogos.