Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTOS. Las personas que residen en áreas rurales son desatendidas enfrentando desafíos significativos para acceder a servicios médicos especializados. Esta situación se debe a varios factores como la falta de infraestructura tecnológica médica, escases de personal de la salud en zonas rurales, afectando directamente a la calidad del diagnóstico y tratamiento de los pacientes [1].
Por lo que se propone el desarrollo y la implementación de un sistema para el análisis de imágenes médicas, que permita realizar diagnósticos remotos asistidos por inteligencia artificial. Buscando mejorar la cobertura de salud en áreas rurales o de difícil acceso, para asistir a los médicos generales en la toma de decisiones clínicas.
La arquitectura del sistema es modular, implementada con tecnologías Open Source como Flask para el backend, PostgreSQL para la administración de la base de datos, Fernet para la encriptación simétrica utilizada en la protección de datos sensibles del paciente, Docker para el almacenamiento de información de los servicios, CheXNet es el algoritmo de Inteligencia Artificial capaz de determinar hasta 14 patologías pulmonares a partir de radiografías de tórax y NGROK que permite exponer el sistema local a través de una IP pública para simular el acceso remoto. Esta configuración brinda portabilidad al sistema para su posterior migración en la nube, garantizando escalabilidad y eficiencia en despliegues futuros.
Con las pruebas realizadas se pudo evidenciar el correcto funcionamiento del sistema de forma local y de acceso remoto a través de un dispositivo móvil con acceso a datos móviles evidenciando que es una solución efectiva y escalable para apoyar en el diagnóstico médico en áreas desatendidas.
