Identificación de neumonías virales y bacterianas en imágenes radiológicas mediante la utilización de RNA

Abstract

La neumonía es una enfermedad respiratoria grave que, si no se trata adecuadamente, puede ser letal, especialmente en niños menores de cinco años, donde representa la principal causa de mortalidad a nivel mundial. Su diagnóstico clínico, basado en la interpretación de radiografías de tórax, puede resultar complejo, sobre todo al intentar distinguir entre patógenos virales y bacterianos. Este trabajo tiene como objetivo desarrollar una herramienta informática basada en redes neuronales artificiales (RNA) para facilitar la identificación de neumonías virales y bacterianas a partir de radiografías de tórax. La investigación es aplicada, con un enfoque hipotético—deductivo y cuantitativo, desarrollando y validando sistemática mente hipótesis específicas sobre la eficacia de las redes neuronales convolucionales en la discriminación de patrones radiológicos. El trabajo se orienta al desarrollo de un prototipo funcional para la clasificación automática de imágenes médicas que permita asistir en el diagnóstico diferencial de neumonías. El modelo desarrollado es una red neuronal convolucional (CNN) que logra una precisión del 82,3% en el conjunto de pruebas y del 86,67% en la validación con un médico, sobre un conjunto de 30 imágenes. Durante el entrenamiento se alcanzó un 85% de precisión y un 81% en validación, con una diferencia del 4%, sin evidencias de sobreajuste. Se construyó además un sistema de interacción web con el modelo, utilizando HTML, CSS y JavaScript para la interfaz, y Flask como backend, lo que permite cargar imágenes, ejecutar inferencias y visualizar resultados de forma dinámica y ligera. Como parte del análisis comparativo, se contrastó el rendimiento del modelo con arquitecturas ampliamente utilizadas como ResNet50, VGG19 e InceptionV3, demostrando su competitividad bajo condiciones de prueba equivalentes. El médico evaluador considera útil la aplicación como herramienta de apoyo clínico y sugiere incluir en versiones futuras una categoría para neumonías mixtas, ampliando así su alcance.