Reconocimiento de Patrones y Procesamiento de Imágenes para la Evaluación en Tiempo Real de Muestras Bacterianas con Enfoque Innovador en Diagnóstico Microbiológico

El proyecto 'Real-Time HealthScan' aborda las limitaciones de los métodos manuales tradicionales en laboratorios clínicos, los cuales suelen ser lentos y propensos a errores humanos. Mediante la integración de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático, el sistema automatiza el análisis de colonias bacterianas y muestras de orina, incluyendo la identificación de cristales urinarios. Este enfoque tecnológico permite un monitoreo continuo y preciso, facilitando diagnósticos tempranos cruciales para el tratamiento oportuno de infecciones y trastornos renales. La metodología es de carácter experimental, abarcando desde la recolección de datos biológicos hasta el entrenamiento de modelos y la validación del prototipo en entornos clínicos. Al reducir la carga de trabajo del personal especializado y minimizar la variabilidad en la interpretación, el sistema busca transformar los procedimientos diagnósticos convencionales. Se espera que la implementación de esta solución tecnológica mejore significativamente la eficiencia operativa de los laboratorios y contribuya a mejores resultados de salud pública. El proyecto, liderado por los grupos GISTEL y SMARTECH, tiene como meta la publicación de artículos científicos de alto impacto y la creación de una herramienta escalable y sostenible para el sector salud.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Desarrollar un sistema automatizado para el análisis en tiempo real de muestras biológicas mediante procesamiento de imágenes e inteligencia artificial, con el fin de mejorar la detección temprana de infecciones bacterianas y trastornos renales. El proyecto busca optimizar la precisión diagnóstica y reducir los tiempos de respuesta en entornos clínicos.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Telemedicina y telesalud apoyada en la red avanzada