Aplicación Web Basado en Redes Neuronales para la Detección de Caries de los Pacientes de una Clínica Pediátrica

Abstract

La presente investigación estudia el desarrollo de una aplicación web para el diagnóstico de caries en pacientes pediátricos usando redes neuronales, a través del procesamiento de imágenes, en el cual determinará en qué medida la precisión del diagnóstico mejora sus resultados. Dicha investigación es de tipo aplicada, porque conlleva en la búsqueda de un problema específico por intermedio del análisis de causa y produciendo un resultado que llevará un beneficio a la necesidad de la sociedad. En cuanto al diseño de dicha investigación es cuasiexperimental ya que el primer paso a realizar será a través de un pretest, que será una medición antes de usar la aplicación, y una postest, que será una medición después de usar la aplicación. Se han establecido indicadores para determinar si un paciente presenta caries, específicamente sensibilidad, especificidad y precisión. Igualmente, para esta investigación se aplicó el framework de código abierto de Python junto a la librería de Tensor Flow para el uso de la inteligencia artificial, para frontend aplicamos Angular js para consumir el servidor de Python. Por otro lado, para poder entrenar las imágenes, estas son almacenadas en una base de datos no relacional la cual es mongodb ya que ofrece mayor seguridad, fiabilidad y eficiencia. Para finalizar esta investigación contribuirá significativamente por ser una innovación tecnológica que está enfocada al estudio del diagnóstico e incluso formando base para investigaciones futuras.