Desarrollo de una aplicación móvil, para el reconocimiento de covid 19 en imágenes de radiografía de tórax - Quezada Sanmartin, Nixon Douglas (Machala: Universidad Técnica de Machala, 2020)
Currently, we are facing a serious health problem due to the rapid spread of the covid-19 virus that does not give truce, at the beginning of the pandemic, it was thought that this virus only attacked elderly people, but with the passing of the months and given the daily infection rates classified by age, it allows us to understand the seriousness of the case and shows the instability and deficiency of the health system of the countries, but mainly in Ecuador where medical resources were not sufficient to meet the high demand for patients infected daily and where, despite efforts and daily sampling, results could not be issued in less time and prescribed to start the recovery process and prevent new infections. It is for this and other reasons that a group of students from the city of Madrid came up with the idea of creating a model that recognizes a coronavirus infection with up to 97% accuracy in X-rays, this research and creation seeks a way to facilitate issuing diagnoses to patients. That is why, motivated by the existence of a neural network model already created and the fundamental role that mobile applications have played in the area of medicine, the idea of processing and training a neural network based on previous research arises. proceeds to train the neural network in the Firebase application, taking the data set of X-ray images from GitHub and developing a mobile application that allows to demonstrate the functioning of the trained network and that this is of great help for medical personnel reducing time of response, diagnostic costs and most importantly efficient medical prescriptions for the treatment of infected patients. The dataset that has been used for the training was obtained from the GitHub repository and is made up of a total of one thousand (1000) images comprising images of chest X-rays of healthy lungs and diseased lungs with pneumonia caused by the Covid-19 virus.
En la actualidad, nos enfrentamos a un grave problema sanitario por la rápida propagación del virus covid-19 que no da tregua, a inicios de la pandemia, se pensaba que dicho virus solo atacaba a personas de edad avanzada, pero con el pasar de los meses y ante las tasas de contagios diarios y clasificados por edad nos permite entender la gravedad del caso y evidencia la inestabilidad y deficiencia del sistema sanitario de los países pero principalmente en Ecuador donde los recursos médicos no se dieron abasto para atender la alta de demanda de pacientes contagiados diariamente y en donde a pesar de los esfuerzos y tomas de muestras diarias no se podía emitir resultados en menor tiempo y prescribir medicamento para iniciar el proceso de recuperación y evitar nuevos contagios. Es por esta y otras razones que a un grupo de estudiantes de la ciudad de Madrid les surge la idea de crear un modelo que reconoce una infección por coronavirus con hasta un 97% de precisión en radiografías, esta investigación y creación busca la manera de facilitar la emisión de diagnósticos a pacientes. Es por ello que, motivados en la existencia de un modelo de red neuronal ya creada y del papel fundamental que las aplicaciones móviles han ocupado en el área de la medicina, surge la idea de procesar y entrenar una red neuronal basado en la investigación previa se procede a entrenar la red neuronal en la aplicación Firebase, tomando el data set de imágenes de radiografías de GitHub y e desarrollo de una aplicación móvil que permita evidenciar el funcionamiento de la red entrenada y que esta sea de gran ayuda para el personal medico reduciendo tiempo de repuesta, costos de diagnostico y lo más importante prescripciones médicas eficientes para el tratamiento de pacientes contagiados. El dataset que se ha utilizado para el entrenamiento fue obtenido del repositorio de GitHub y está formado por un total de mil (1000) imágenes que comprende imágenes de radiografías de tórax de pulmones sanos y pulmones enfermos con neumonía ocasionada por el virus del Covid-19.
Keywords: FIREBASE; RADIOGRAFÍA; CODIV-19; PLICACIÓN MÓVI