Modelo de clasificación de nódulos tiroideos a través de imágenes de centellografía utilizando tecnologías de Machine Learning

Abstract

Los avances tecnológicos han permitido que el área de machine learning del campo de inteligencia artificial emerjan y permitan brindar nuevas soluciones a diferentes problemas. Siendo la medicina una de las ciencias que está impulsando estos avances. Mediante información cedida por el Instituto Nacional de Medicina Nuclear (INAMEN), se ha desarrollado un modelo para clasificación de imágenes de la glándula tiroides tomadas a través de centellografía para coadyuvar en el diagnóstico de glándulas tiroides. La tiroides es una glándula muy importante para el funcionamiento del cuerpo, puesto que regula el funcionamiento de los diferentes órganos a través de la segregación de hormonas tiroideas. Para el desarrollo del presente trabajo se utilizó redes neuronales convolucionales con un total de 5.698 imágenes para el entrenamiento y pruebas, las imágenes fueron extraídas de los informes médicos y al final se ha llegado a un nivel de precisión del 70% en todos los casos como entrenamiento y evaluación. Este porcentaje fue considerado como aceptable por parte del especialista médico.