Desarrollo de aplicación móvil y web para la detección de enfermedades faciales mediante el uso de inteligencia artificial - Villano Escobar, Daniel Jazmany; Chamba Sánchez, Andy Joseph (Machala; Universidad Técnica de Machala, 2024)
Facial diseases represent a significant diagnostic challenge in the medical field, and their early detection is crucial for effective treatment. This project addresses the need for a reliable and accessible detection of these diseases, so it was defined as a general objective to develop a mobile and web application using artificial intelligence for the recognition of facial diseases. A quantitative approach was adopted, which is particularly appropriate for testing the hypothesis and handling the large volume of data that will be used to train the model. Through a systematic review, we first sought to understand deep learning technologies and convolutional neural networks. Then, from the set of training images, main features of facial diseases were extracted. The research had a quasi-experimental design, appropriate to subsequently evaluate the functionality and diagnostic efficacy of the developed application. For the development of the model, the CRISP-DM methodology was applied, which offers a solid and well-defined methodological structure. For the development of the user interfaces, the EXTREME PROGRAMMING (XP) methodology was adopted, which consists of four well-defined phases in which the requirements and user stories for the web and mobile application were defined. Under the same methodology, the application was evaluated by means of acceptance tests that demonstrated the correct operation and compliance with the established requirements. On the other hand, the neural network model was evaluated through the use of a confusion matrix with an evaluation data that was outside the training data resulting in an 88% accuracy rate in detection; then it was concluded that the hypothesis where it was stated that the minimum accuracy rate would be 70% has been successfully corroborated by exceeding the defined threshold
Las enfermedades faciales representan un desafío diagnóstico significativo en el ámbito médico, y su detección temprana es crucial para un tratamiento efectivo. Este proyecto aborda la necesidad de una detección confiable y accesible de estas enfermedades por lo cual se definió como objetivo general el desarrollar una aplicación móvil y web mediante el uso de inteligencia artificial, para la detección de enfermedades faciales. Se adoptó un enfoque cuantitativo, que es especialmente apropiado para probar la hipótesis y manejar el gran volumen de datos que se utilizarán para entrenar el modelo. Mediante una revisión sistemática, se buscó entender primero las tecnologías de aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales. Luego, del conjunto de imágenes de entrenamiento, se extrajeron características principales de las enfermedades faciales. La investigación tuvo un diseño cuasiexperimental, apropiado para evaluar posteriormente la funcionalidad y eficacia diagnóstica del aplicativo desarrollado. Para el desarrollo del modelo de red neuronal, se usó la metodología CRISP-DM, que ofrece una estructura metodológica sólida y bien definida. Para el desarrollo de la aplicación móvil y web, se adoptó la metodología EXTREME PROGRAMMING (XP), la cual consta de cuatro fases bien definidas en las cuales se definieron los requisitos e historias de usuarios para el aplicativo web y móvil. Bajo la misma metodología se evaluó el aplicativo mediante pruebas de aceptación que demostraron el correcto funcionamiento y el cumplimiento de las historias de usuario. Por otra parte, el modelo de red neuronal se evaluó mediante el uso de una matriz de confusión con una data de evaluación que se encontraba fuera de la data de entrenamiento dando como resultado un 88% de índice de precisión en la detección; luego se concluyó que la hipótesis donde se planteaba que el índice de precisión mínimo seria del 70% ha sido corroborada con éxito al superar el umbral definido
Keywords: APRENDIZAJE PROFUNDO; ENFERMEDAD FACIAL; RED NEURONAL CONVOLUCIONAL; APLICACION MOVIL