PneumonIA

Resumen

PneumonIA es una herramienta ligera y de código abierto desarrollada para la detección automática de neumonía en imágenes de radiografías de tórax. El sistema utiliza una red neuronal convolucional (CNN) entrenada con el conjunto de datos de Imágenes de Radiografía de Tórax (Neumonía) de Kaggle. Su arquitectura consta de tres bloques convolucionales seguidos de capas densas, implementadas usando Python, TensorFlow y Keras. El modelo alcanzó un 86% de precisión, un 99% de sensibilidad y un AUC de 0.96, lo que indica un alto poder discriminativo. La plataforma utiliza conversión a escala de grises, filtrado mediano y umbralización adaptativa para mejorar la segmentación y resaltar las regiones infectadas. A diferencia de soluciones comerciales como Qure.ai o Lunit, PneumonIA es completamente operativa sin requerir internet de alta velocidad o infraestructura PACS, lo que permite su implementación en unidades de atención de primer nivel y clínicas rurales. La interfaz gráfica, desarrollada usando Gradio, mejora la accesibilidad y el valor educativo para estudiantes de biomedicina y medicina. La validación incluyó 624 imágenes de prueba demostrando un 82% de precisión para casos de neumonía y un 97% para casos típicos, con un recall del 99% y 65% respectivamente. Mientras favorece la sensibilidad, el sistema tiende a sobre diagnosticar, lo cual puede ser aceptable en contextos de cribado. El análisis ROC dio como resultado un AUC de 0.96, y los puntajes F1 confirmaron un rendimiento diagnóstico equilibrado. La aplicación es actualmente funcional en computadoras a través de Google Colab, con planes de habilitar la exportación de imágenes móviles e integración DICOM en el futuro. Todos los conjuntos de datos utilizados son de acceso público y están anonimizados, y la herramienta no almacena datos de usuarios, asegurando el cumplimiento de las normativas de privacidad. La herramienta aún no se ha pilotado en flujos de trabajo clínicos; sin embargo, ha sido validada técnicamente a través de pruebas reproducibles. El diseño de PneumonIA aborda la equidad en la IA médica al centrarse en la accesibilidad y los requisitos mínimos de infraestructura. Ofrece un excelente potencial como herramienta de apoyo a la decisión y recurso educativo en procesamiento de imágenes e IA para la salud. Las iteraciones futuras incorporarán pruebas del mundo real con profesionales de la salud, utilizarán conjuntos de datos más amplios y mejorarán la especificidad.