Identificación de anomalías de las células cervicales mediante inteligencia artificial

Abstract

Este proyecto busca mejorar el diagnóstico precoz y preciso de lesiones premalignas en células cervicales mediante el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático entrenado con una base de datos extensa de imágenes celulares categorizadas por expertos médicos como sanas, con Lesiones intraepiteliales escamosas de bajo grado (L-SIL) o Lesión intraepitelial escamosa de alto grado (H-SIL), el sistema identifica patrones asociados con el cáncer. La implementación de técnicas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático no solo permite una detección temprana y precisa del cáncer, sino que también mejora los tratamientos y tasas de supervivencia al posibilitar intervenciones oportunas. Además, la automatización del análisis de imágenes reduce la carga de trabajo de los profesionales médicos, aumentando la eficiencia del diagnóstico. Este avance en el diagnóstico asistido por IA contribuirá significativamente a la lucha contra el cáncer, mejorando la calidad de vida de los pacientes y salvando vidas.

This project aims to improve the early and accurate diagnosis of premalignant lesions in cervical cells through the development of a system based on artificial intelligence. Using a machine learning algorithm trained with an extensive database of cellular images categorized by medical experts as healthy, with Low-Grade Squamous Intraepithelial Lesions (L-SIL), or High-Grade Squamous Intraepithelial Lesions (H-SIL), the system identifies patterns associated with cancer. The implementation of image processing techniques and machine learning algorithms not only allows for early and accurate cancer detection but also improves treatments and survival rates by enabling timely interventions. Additionally, the automation of image analysis reduces the workload for medical professionals, increasing diagnostic efficiency. This advancement in AI-assisted diagnostics will significantly contribute to the fight against cancer, improving patients' quality of life and saving lives.