Estudio de factibilidad para el desarrollo de un sistema de diagnóstico a distancia y en tiempo real de muestras citológicas de extendidos cervicovaginales fijados (PAPs) asistido por Inteligencia Artificial

El objetivo del proyecto es el desarrollo del primer análisis de factibilidad acerca del uso de herramientas de Inteligencia Artificial para asistir en el diagnóstico médico de cáncer cervicouterino y contribuir al acceso a la salud de la población vulnerable, a partir de datos nacionales. Se busca agilizar y estandarizar la metodología del análisis mediante la asistencia de Inteligencia Artificial.  

El proyecto tiene distintas etapas: confección de un extenso banco de imágenes digitalizadas de muestras biológicas basado en digitalización retrospectiva demuestras ya disponibles en formato físico en el archivo del Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Bernardino Rivadavia (CABA, Argentina). Esto servirá para entrenar al modelo de aprendizaje. También se prevé la integración de estas imágenes en una base de datos multimodal anonimizada que combine las imágenes digitalizadas con demás información relevante de la paciente, incluyendo edad, controles previos, grado de vulnerabilidad social, resultados previos de Tests de VPH, etc. Esta base podrá incorporarse al sistema de tamizaje del Ministerio de Salud de la Nación para relevar datos estadísticos y guiar políticas públicas de tratamiento y prevención del cáncer cervicouterino. 

Se trata de un proyecto de Laboratorio.

El proyecto fue presentado por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (Universidad de Buenos Aires) de Argentina. 

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