{"id":33340,"date":"2022-10-31T08:48:40","date_gmt":"2022-10-31T14:48:40","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=33340"},"modified":"2025-10-20T09:40:28","modified_gmt":"2025-10-20T15:40:28","slug":"herramienta-de-aprendizaje-profundo-podria-facilitar-la-deteccion-de-viruela-simica-en-la-piel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/herramienta-de-aprendizaje-profundo-podria-facilitar-la-deteccion-de-viruela-simica-en-la-piel\/","title":{"rendered":"Herramienta de aprendizaje profundo podr\u00eda facilitar la detecci\u00f3n de viruela s\u00edmica en la piel"},"content":{"rendered":"
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Por medio de una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil basada en aprendizaje profundo, investigadores lograron detectar viruela s\u00edmica con un 91% de precisi\u00f3n.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Un estudio publicado en Journal of Medical Systems titulado \u201cClasificaci\u00f3n de la viruela del mono humana a partir de im\u00e1genes de lesiones cut\u00e1neas con una red profunda preentrenada mediante una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil\u201d, mostr\u00f3 c\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico es capaz de detectar infecci\u00f3n de viruela del mono utilizando im\u00e1genes de lesiones en la piel.<\/p>

La viruela del mono es una enfermedad causada por un ortopoxvirus y presenta similitudes con la viruela convencional. En julio de 2022, la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud anunci\u00f3 que el brote mundial de esta enfermedad era una emergencia de salud p\u00fablica de emergencia internacional el nivel m\u00e1s alto de alerta que existe, no obstante, la enfermedad fue registrada desde 1970 en \u00c1frica.<\/p>

Los s\u00edntomas de esta enfermedad tienen una duraci\u00f3n de dos a cuatro semanas y adem\u00e1s existen casos severos que pueden producir complicaciones graves. Su transmisi\u00f3n se realiza de una persona a otra, a trav\u00e9s del contacto cercano. Al igual que otras enfermedades infecciosas, es importante la detecci\u00f3n r\u00e1pida para evitar la propagaci\u00f3n del virus.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los autores del art\u00edculo, exploraron el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones de detecci\u00f3n visual de enfermedades a trav\u00e9s de aprendizaje profundo. El estudio present\u00f3 el uso de una app m\u00f3vil para Android, que tiene como prop\u00f3sito reducir la tasa de propagaci\u00f3n de la viruela s\u00edmica.<\/p>

\u201cLa aplicaci\u00f3n analiza las lesiones cut\u00e1neas con la ayuda de la c\u00e1mara de un smartphone e indica la posibilidad de que se trate de viruela del mono\u201d, explican los autores en el art\u00edculo. De esta forma, las personas con lesiones corporales y con sospecha de viruela del mono pueden realizar un diagn\u00f3stico preliminar con la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Los autores resumen sus contribuciones en dos aspectos: el desarrollo de una herramienta b\u00e1sica, barata y no invasiva para el diagn\u00f3stico de la enfermedad en forma de app m\u00f3vil, que adem\u00e1s se trata del primer estudio en abordar la detecci\u00f3n de esta enfermedad por medio de apps m\u00f3viles; y la introducci\u00f3n de un modelo MobilNetV2 modificado para la detecci\u00f3n de viruela del mono que utiliza datos de im\u00e1genes de lesiones cut\u00e1neas utilizando una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.<\/p>

En este sentido durante las pruebas del modelo MobileNetv2, los autores lograron un gran rendimiento en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n, pues en el 91.1% de los casos supo identificar si las im\u00e1genes correspond\u00edan o no a viruela del mono.<\/p>

Los autores reconocieron que su modelo puede ser replicado para la detecci\u00f3n de otras enfermedades de la piel: “La red del sistema propuesto puede hacerse m\u00e1s robusta utilizando conjuntos de datos m\u00e1s estables y completos sobre la viruela del mono. Adem\u00e1s, el sistema propuesto puede ampliarse para clasificar diferentes enfermedades de la piel”.<\/p>

Conoce m\u00e1s consultando el art\u00edculo completo en el siguiente enlace:<\/p>

https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s10916-022-01863-7<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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SPRINGER<\/strong><\/p>

https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s10916-022-01863-7<\/a><\/p>

HEALTH IT ANALYTICS<\/strong><\/p>

https:\/\/healthitanalytics.com\/news\/deep-learning-tool-may-facilitate-monkeypox-skin-disease-identification<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por medio de una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil basada en aprendizaje profundo, investigadores lograron detectar viruela s\u00edmica con un 91% de precisi\u00f3n. Un estudio publicado en Journal of Medical Systems titulado \u201cClasificaci\u00f3n de la viruela del mono humana a partir de im\u00e1genes de lesiones cut\u00e1neas con una red profunda preentrenada mediante una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil\u201d, mostr\u00f3 c\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico es capaz de detectar infecci\u00f3n de viruela del mono utilizando im\u00e1genes 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 Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud anunci\u00f3 que el brote mundial de esta enfermedad era una emergencia de salud p\u00fablica de emergencia internacional el nivel m\u00e1s alto de alerta que existe, no obstante, la enfermedad fue registrada desde 1970 en \u00c1frica. Los s\u00edntomas de esta enfermedad tienen una duraci\u00f3n de dos a cuatro semanas y adem\u00e1s existen casos severos que pueden producir complicaciones graves. Su transmisi\u00f3n se realiza de una persona a otra, a trav\u00e9s del contacto cercano. Al igual que otras enfermedades infecciosas, es importante la detecci\u00f3n r\u00e1pida para evitar la propagaci\u00f3n del virus. Los autores del art\u00edculo, exploraron el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones de detecci\u00f3n visual de enfermedades a trav\u00e9s de aprendizaje profundo. El estudio present\u00f3 el uso de una app m\u00f3vil para Android, que tiene como prop\u00f3sito reducir la tasa de propagaci\u00f3n de la viruela s\u00edmica. \u201cLa aplicaci\u00f3n analiza las lesiones cut\u00e1neas con la ayuda de la c\u00e1mara de un smartphone e indica la posibilidad de que se trate de viruela del mono\u201d, explican los autores en el art\u00edculo. De esta forma, las personas con lesiones corporales y con sospecha de viruela del mono pueden realizar un diagn\u00f3stico preliminar con la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil. Los autores resumen sus contribuciones en dos aspectos: el desarrollo de una herramienta b\u00e1sica, barata y no invasiva para el diagn\u00f3stico de la enfermedad en forma de app m\u00f3vil, que adem\u00e1s se trata del primer estudio en abordar la detecci\u00f3n de esta enfermedad por medio de apps m\u00f3viles; y la introducci\u00f3n de un modelo MobilNetV2 modificado para la detecci\u00f3n de viruela del mono que utiliza datos de im\u00e1genes de lesiones cut\u00e1neas utilizando una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil. En este sentido durante las pruebas del modelo MobileNetv2, los autores lograron un gran rendimiento en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n, pues en el 91.1% de los casos supo identificar si las im\u00e1genes correspond\u00edan o no a viruela del mono. Los autores reconocieron que su modelo puede ser replicado para la detecci\u00f3n de otras enfermedades de la piel: “La red del sistema propuesto puede hacerse m\u00e1s robusta utilizando conjuntos de datos m\u00e1s estables y completos sobre la viruela del mono. Adem\u00e1s, el sistema propuesto puede ampliarse para clasificar diferentes enfermedades de la piel”. 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