Modelos Deep Learning para Diagnóstico de Covid-19 con Tomografías Computarizadas de Kaggle

• Fernández Vásquez , Richard Fernando ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional del Santa

     Universidad Nacional del Santa

     Chimbote, Perú

     
• Localización: Ciencia Latina: Revista Multidisciplinar, ISSN-e 2707-2215, ISSN 2707-2207, Vol. 8, Nº. 3, 2024, págs. 552-562
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Machine Learning Models to Identify Customers with a High Probability of Churn in a Telecommunications Company
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    Las estadísticas de covid-19 reflejaron una gran preocupación a nivel mundial y sobre todo en el Perú. Desde marzo del 2020, el brote de la enfermedad por coronavirus empezó a causar muertes en el Perú frente a un sistema de salud poco preparado para este tipo de situaciones, eso se vio reflejado en la limitación de camas UCI disponibles. Por lo tanto, el objetivo de la presente investigación fue hacer uso de modelos de Deep Learning para diagnóstico de Covid-19 haciendo uso de tomografías computarizadas de Kaggle. A nivel internacional se han desarrollado diversas investigaciones haciendo uso de Deep Learning para identificar a las personas que tienen Covid-19 mediante el uso de imágenes médicas, por lo que es importante aprovechar estas aplicaciones para ayudar a las instituciones de salud en el Perú y de esta manera facilitar su trabajo. En la investigación se usaron tomografías computarizadas para diagnosticar el Covid-19 recogidos de la plataforma de datos abiertos de kaggle obteniéndose que el modelo de Deep Learning más adecuado para el diagnóstico de Covid-19 con tomografías computarizadas del tórax de kaggle fue el modelo de Convolutional Neural Network GoogleNet, el cual obtuvo un accuracy superior al 90%.

  • English

    The covid-19 statistics reflected great concern worldwide and especially in Peru. Since March 2020, the outbreak of the coronavirus disease began to cause deaths in Peru in the face of a health system that was poorly prepared for this type of situation; this was reflected in the limitation of ICU beds that were available. Therefore, the object of this research was to use Deep Learning models for the diagnosis of Covid-19 using Kaggle computed tomography scans. At an international level, various investigations have been developed using Deep Learning to identify people who have Covid-19 through the use of medical images, so it is important to take advantage of these applications to help health institutions in Peru and This way make your work easier. In the research, CT scans were used to diagnose Covid-19 collected from the Kaggle open data platform, resulting in the most appropriate Deep Learning model for diagnosing Covid-19 with Kaggle chest CT scans is the Convolutional model. Neural Network GoogleNet, which obtained an accuracy greater than 90%.