Aplicación móvil para evaluar los pies de personas con diabetes mellitus utilizando inteligencia artificial.

Abstract

La diabetes mellitus es una de las enfermedades crónicas más prevalentes a nivel mundial y una de las principales causas de complicaciones graves como el pie diabético, que puede derivar en úlceras e incluso amputaciones si no se detecta a tiempo. Con el objetivo de contribuir a su detección temprana, se desarrolló una aplicación móvil basada en inteligencia artificial que permite a los usuarios capturar o subir imágenes de sus pies para analizar la presencia de ´ulceras y clasificarlas según el sistema PEDIS, identificando posibles signos de riesgo. La hipótesis inicial planteaba que la aplicación lograría una precisión del 90 % en la detección de ´ulceras. Para su desarrollo, se aplicaron técnicas de redes neuronales convolucionales (CNN), entrenadas con un dataset público, complementado con aumento de datos. La arquitectura del sistema incluye una aplicación desarrollada en React Native y un backend distribuido: Flask para la inferencia del modelo de IA y Node.js para la gestión de usuarios y evaluaciones, con almacenamiento en una base de datos MySQL. Se evaluaron métricas como precisión, recall y F1-Score, obteniendo mejores resultados en los grados extremos de la clasificación, con una precisión general cercana al 80 %. Las principales limitaciones se observaron en la diferenciación de úlceras de grados intermedios, debido a la similitud de sus características. La herramienta fue validada por un especialista médico y recibió una valoración positiva por parte de usuarios reales en pruebas de usabilidad. Este trabajo demuestra el potencial de la inteligencia artificial aplicada a plataformas móviles como una herramienta accesible, complementaria y orientada al autocuidado en el monitoreo del pie diabético.