Generación de modelos alternativos basados en inteligencia computacional para tamización y diagnóstico de Tuberculosis pulmonar.

  • Orjuela Cañón, Alvaro David (Investigador principal)
  • Jutinico, Andrés Leonardo (Investigador principal)
  • Awad, Carlos (Coinvestigador)
  • Palencia, Angélica (Coinvestigador)
  • Vergara, Erika (Coinvestigador)

Proyecto: Proyecto de Investigación

Detalles del proyecto

Descripción

La tuberculosis (TB) es una enfermedad considerada como emergencia mundial por la Organización Mundial de la Salud (OMS), debido a que en los últimos cinco años ha sigo la mayor causa de muerte dada por un agente infeccioso.

Es una enfermedad que anualmente afecta alrededor de 10 millones de personas, pudiéndoles causar la muerte [1].

La infección por el bacilo My cobacterium tuberculosis es una de las primeras causas de mortalidad a nivel mundial, siendo para el año 2016 causante de enfermedad en 10,4 millones de personas y causando la muerte en 1,7 millones de personas, entre ellos 0,4 millones de personas con coinfección por VIH [2].

Se estima que aproximadamente un tercio de la población mundial tiene la infección y puede desarrollar la enfermedad en cualquier momento, por ejemplo, cuando hay inmunodepresión [1].

De acuerdo a datos reportados por la organización mundial de la salud y la Organización Panamericana de la Salud (OPS) en el reporte de la estrategia fin de la tuberculosis, 18 países de las Américas, notificaron 14.402 defunciones por TB, a través de sus estadísticas vitales en 2015, muchas de estas muertes pudieron ser evitadas [2].

En Colombia, las tasas de incidencia y mortalidad a causa de la tuberculosis son elevadas.

Para el año 2016 se notificaron al SIVIGILA (Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública), 13871 casos notificados de tuberculosis pulmonar y extrapulmonar, que afecta a otras partes del cuerpo, donde 12.439 corresponden a casos nuevos con incidencia de 25,7 casos por 100.000 habitantes[3].

Dentro del protocolo nacional para el diagnóstico de la TB pulmonar latente y activa, se realiza un tamizaje clínico para descartar TB activa con base en unos síntomas específicos.

Si no presenta ningún síntoma se realiza una prueba de tuberculina (PPD) o prueba de interferongamma (IGRA), si por el contrario se presentan uno o más síntomas se investiga si hay TB activao los síntomas corresponden a otras enfermedades [4].

Sin embargo, a lo largo del territorio nacional existen diferentes problemáticas relacionadas con la infraestructura necesaria para estas tareas debido a características de pobreza, violencia y disponibilidad de laboratorios y equipos especializados para el diagnóstico.

Actualmente en el mundo, aplicaciones de ingeniería en el área de la salud están basadas en técnicas de inteligencia computacional, destacándose los llamados sistemas de apoyo a decisión(SAD), los cuales han sido anteriormente usados en sistemas económicos, sistemas de análisis de crédito y en estudios de marketing, para enfocar la venta de productos o servicios, y también el área de salud.

En estas últimas, se muestran útiles en tareas de apoyo al diagnóstico y pronóstico de enfermedades, como ayuda a los profesionales del área de la salud, donde los tiempos y procesos pueden ser optimizados [5].

La presente propuesta pretende usar técnicas de inteligencia computacional para realizar tamización y diagnóstico de TB pulmonar activa, empleando algoritmos basados en redes neuronales y lógica difusa aplicados en datos que se obtendrán en conjunto con profesionales dela Unidad de Servicios de Salud Santa Clara perteneciente a la subred integrada de servicios des alud Centro Oriente.

Posteriormente, se realizará el procesamiento de las variables adquiridas, las cuales permitan realizar tareas de tamización y diagnóstico para comunidades de bajos recursos.

Inicialmente se trabajará en el software Matlab y posteriormente de se planteará un desarrollo de una aplicación informática para realizar estas tareas de forma más automática.

De esta forma se plantea como objetivo general de esta propuesta generar modelos de tamización con herramientas alternativas basadas en inteligencia computacional que permitan tener una caracterización de la TB en entornos con situaciones precarias.
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin2/22/198/22/22

Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas

En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:

  • ODS 3: Salud y bienestar

Fuente principal de financiación

  • Nacional

Localización

  • Bogotá D.C.

Huella digital

Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.