Por medio de una aplicación móvil basada en aprendizaje profundo, investigadores lograron detectar viruela símica con un 91% de precisión.
Un estudio publicado en Journal of Medical Systems titulado “Clasificación de la viruela del mono humana a partir de imágenes de lesiones cutáneas con una red profunda preentrenada mediante una aplicación móvil”, mostró cómo el aprendizaje automático es capaz de detectar infección de viruela del mono utilizando imágenes de lesiones en la piel.
La viruela del mono es una enfermedad causada por un ortopoxvirus y presenta similitudes con la viruela convencional. En julio de 2022, la Organización Mundial de la Salud anunció que el brote mundial de esta enfermedad era una emergencia de salud pública de emergencia internacional el nivel más alto de alerta que existe, no obstante, la enfermedad fue registrada desde 1970 en África.
Los síntomas de esta enfermedad tienen una duración de dos a cuatro semanas y además existen casos severos que pueden producir complicaciones graves. Su transmisión se realiza de una persona a otra, a través del contacto cercano. Al igual que otras enfermedades infecciosas, es importante la detección rápida para evitar la propagación del virus.
Los autores del artículo, exploraron el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones de detección visual de enfermedades a través de aprendizaje profundo. El estudio presentó el uso de una app móvil para Android, que tiene como propósito reducir la tasa de propagación de la viruela símica.
“La aplicación analiza las lesiones cutáneas con la ayuda de la cámara de un smartphone e indica la posibilidad de que se trate de viruela del mono”, explican los autores en el artículo. De esta forma, las personas con lesiones corporales y con sospecha de viruela del mono pueden realizar un diagnóstico preliminar con la aplicación móvil.
Los autores resumen sus contribuciones en dos aspectos: el desarrollo de una herramienta básica, barata y no invasiva para el diagnóstico de la enfermedad en forma de app móvil, que además se trata del primer estudio en abordar la detección de esta enfermedad por medio de apps móviles; y la introducción de un modelo MobilNetV2 modificado para la detección de viruela del mono que utiliza datos de imágenes de lesiones cutáneas utilizando una aplicación móvil.
En este sentido durante las pruebas del modelo MobileNetv2, los autores lograron un gran rendimiento en términos de precisión, pues en el 91.1% de los casos supo identificar si las imágenes correspondían o no a viruela del mono.
Los autores reconocieron que su modelo puede ser replicado para la detección de otras enfermedades de la piel: “La red del sistema propuesto puede hacerse más robusta utilizando conjuntos de datos más estables y completos sobre la viruela del mono. Además, el sistema propuesto puede ampliarse para clasificar diferentes enfermedades de la piel”.
Conoce más consultando el artículo completo en el siguiente enlace:
https://link.springer.com/article/10.1007/s10916-022-01863-7
