Aplicación de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en la detección temprana de complicaciones y anomalías en imágenes de Pies de Personas Diabéticas

Abstract

El presente trabajo se centrará en la aplicación de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) sobre imágenes de pies de personas diabéticas para su evaluación. La diabetes, entre sus muchas complicaciones, puede dar lugar a úlceras y amputaciones en los pies de las personas afectadas. Esto es debido, principalmente, a la afectación sobre vasos, nervios y tejido epitelial de las zonas más distantes del cuerpo humano. Todo lo anterior no solo es causa de una gran disminución de la calidad de vida de las personas que padecen diabetes sino también de un aumento del gasto en tratamientos y hospitalizaciones. Aunque existen numerosas técnicas tradicionales para la evaluación de las dolencias en los pies de personas diabéticas, gran parte de estas evaluaciones son visuales y, por tanto, dependientes de la precisión y consistencia de imágenes y de la capacidad visual de los profesionales que las evalúan. Es un proceso lento, complejo, costoso y que puede llevar a falsos diagnósticos si no se realiza correctamente. La aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial permitiría, en gran medida, disponer de un instrumento veraz, preciso y de calidad que mejoraría los resultados diagnósticos y, por tanto, la salud de las personas diabéticas.