Desarrollo de aplicación móvil y web para la detección de enfermedades faciales mediante el uso de inteligencia artificial - Villano Escobar, Daniel Jazmany (2024)
Las enfermedades faciales representan un desafío diagnóstico significativo en el ámbito médico, y su detección temprana es crucial para un tratamiento efectivo. Este proyecto aborda la necesidad de una detección confiable y accesible de estas enfermedades por lo cual se definió como objetivo general el desarrollar una aplicación móvil y web mediante el uso de inteligencia artificial, para la detección de enfermedades faciales. Se adoptó un enfoque cuantitativo, que es especialmente apropiado para probar la hipótesis y manejar el gran volumen de datos que se utilizarán para entrenar el modelo. Mediante una revisión sistemática, se buscó entender primero las tecnologías de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales. Luego, del conjunto de imágenes de entrenamiento, se extrajeron características principales de las enfermedades faciales. La investigación tuvo un diseño cuasiexperimental, apropiado para evaluar posteriormente la funcionalidad y eficacia diagnóstica del aplicativo desarrollado. Para el desarrollo del modelo de red neuronal, se usó la metodología CRISP-DM, que ofrece una estructura metodológica sólida y bien definida. Para el desarrollo de la aplicación móvil y web, se adoptó la metodología EXTREME PROGRAMMING (XP), la cual consta de cuatro fases bien definidas en las cuales se definieron los requisitos e historias de usuarios para el aplicativo web y móvil. Bajo la misma metodología se evaluó el aplicativo mediante pruebas de aceptación que demostraron el correcto funcionamiento y el cumplimiento de las historias de usuario. Por otra parte, el modelo de red neuronal se evaluó mediante el uso de una matriz de confusión con una data de evaluación que se encontraba fuera de la data de entrenamiento dando como resultado un 88% de índice de precisión en la detección; luego se concluyó que la hipótesis donde se planteaba que el índice de precisión mínimo seria del 70% ha sido corroborada con éxito al superar el umbral definido