Estudiante de FING-UACH desarrolla app para detectar quemaduras de piel con el celular

El alumno de la Maestría en Ingeniería en Computación de la Facultad de Ingeniería de la UACH, Iván Avena Caro, desarrolló una herramienta basada en inteligencia artificial para la evaluación automática de lesiones por quemaduras, capaz de identificar y delimitar las regiones afectadas y diferenciar entre segundo y tercer grado a partir de imágenes capturadas con dispositivos móviles.

El proyecto está bajo la dirección de la Dra. Graciela María de Jesús Ramírez Alonso, con la participación de investigadores de la UACH y especialistas del área clínica, como el Dr. Norman A. Rendón Mejía y Carlos R. Cervantes-Sánchez, enlaces del Hospital General Dr. Salvador Zubirán Anchondo.

La propuesta integra técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, procesamiento digital de imágenes y visión por computadora, con el objetivo de desarrollar herramientas tecnológicas que apoyen al personal de salud durante la valoración inicial.

Las quemaduras representan un problema relevante de salud, ya que una evaluación adecuada de su extensión y profundidad es fundamental para determinar el tratamiento. Actualmente esta valoración depende en gran medida de la inspección visual, lo que puede representar un reto, particularmente en lesiones complejas o en lugares donde el acceso a personal especializado es limitado.

Ante esto, el equipo desarrolló una base de datos con 712 imágenes clínicas de quemaduras, obtenidas en condiciones reales y correspondientes a lesiones de segundo y tercer grado. Las regiones fueron delimitadas mediante anotaciones a nivel de píxel y revisadas por un especialista.

A diferencia de sistemas que únicamente clasifican una imagen, la tecnología desarrollada busca identificar dónde se encuentra la lesión y qué regiones corresponden a diferentes grados de profundidad, generando una representación visual directamente sobre la imagen.

Esta tecnología fue llevada a una aplicación para teléfonos Android, en la que el procesamiento se realiza directamente en el dispositivo. La app puede recibir una fotografía desde la cámara o la galería, procesarla y mostrar sobre la imagen las regiones detectadas, su clasificación y el nivel de confianza.

Uno de los aspectos relevantes es que el análisis puede realizarse sin depender de servidores externos ni de conexión permanente a internet. Además contempla mostrar recomendaciones iniciales, generar reportes y almacenar localmente un historial de evaluaciones para el seguimiento de pacientes.

La posibilidad de realizar este procesamiento desde un celular resulta especialmente relevante en escenarios donde el acceso a infraestructura médica especializada es limitado, como hospitales, servicios de emergencia, unidades de atención primaria y comunidades alejadas.