Preparación, selección de datos y creación de una API para un sistema automatizado de predicción de sospecha de cáncer de mama en base al análisis de exámenes de mamografía

Abstract

En el área de la salud siempre ha existido una problemática de especial importancia, la cual está relacionada con la enfermedad que más muertes causa a nivel mundial ano a ano, y esta es la detección temprana de cáncer en pacientes. Es bueno recordar que en el contexto de predicción de cáncer es de vital importancia que los pacientes puedan acceder a un diagnóstico de manera oportuna, y que puedan optar a un tratamiento lo antes posible una vez detectado el cáncer ya que es sabido que mientras antes empieza su tratamiento un paciente con cáncer, mayor es la probabilidad de eficacia de este tratamiento, y con ello, la posibilidad de que el paciente sobreviva. En la actualidad la atención a los pacientes de cáncer puede variar entre caso y caso, este proceso esta estrechamente ligado a la disponibilidad de un especialista o radiólogo, donde en ciertos casos, el resultado del análisis de un examen de resonancia magnética o mamografía puede tomar un mes o más tiempo en ser analizado y diagnosticado. Este proceso puede llegar a ser extremadamente lento, lo que eventualmente puede retrasar el inicio del tratamiento de un paciente de cáncer que realmente lo necesite con urgencia y con ello, aumentar la probabilidad de que este cáncer empeore hasta un punto irreversible. Es por esto que el objetivo principal de este proyecto ha sido diseñar un sistema automatizado que a partir de un examen de mamografía pueda determinar si un paciente es sano o sospechoso de cáncer, para que así, este pueda atenderse con anticipación y de manera apropiada. La solución desarrollada consta de 3 partes, una red neuronal entrenada con parches de mamografía que clasifica el examen de mamografía como sospechoso o no sospechoso de cáncer. Una interfaz de usuario o aplicación web para el ingreso de los exámenes y la visualización de resultados del modelo predictivo y una API que actúa como intermediario entre la interfaz de usuario y el modelo de red neuronal que predice los resultados a partir del examen. Esta solución está pensada ser implementada en “Unidades Móviles”, las cuales constan de vehículos terrestres, que recorrerán todo Chile atendiendo a pacientes que requieran determinar si son sanos o si padecen de cáncer de mama, y con ello, necesiten un tratamiento. Considerando que el software será aplicado en vehículos terrestres que estarán viajando por sectores donde quizás no exista conectividad a internet, se ha decidido implementar todas las conexiones entre las distintas piezas de software de manera local, con el fin de poder tener todo montado en un solo equipo (computador) y que este no dependa de consultar servicios externos. El proyecto apunta a ser una herramienta de utilidad para la detección y descarte prematuro de los pacientes sanos, con la finalidad de agilizar el proceso de diagnóstico y con ello mejorar la calidad y tiempo de atención de los pacientes que si lo requieran, y que si sean sospechosos de cáncer de mama para que comiencen sus tratamiento cuanto antes y logren concretarlo exitosamente. El valor de esta propuesta radica en agilizar el proceso de diagnóstico de cáncer de mama, lograr hacerlo llegar la oportunidad de tratarse a la mayor cantidad de personas y así, por sobre todo, alcanzar a salvar la mayor cantidad de vidas posibles.