Examinando por Autor "Durand Calle, Mauricio Benjamin"

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    Sistema inteligente para la detección de lesiones de la mucosa oral en un centro de salud
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2026) Durand Calle, Mauricio Benjamin; Alarcon Garcia, Roger Ernesto
    La investigación abordó la problemática del diagnóstico tardío y el mal diagnóstico de lesiones de la mucosa oral, una situación crítica en países de ingresos medios y bajos donde 3.5 mil millones de personas padecen enfermedades bucodentales. En Perú, el cáncer bucal ocupa el sexto lugar entre las causas de muerte por neoplasias, debido principalmente a la falta de detección oportuna y diagnósticos inadecuados. Por ello se desarrolló un sistema basado en redes neuronales convolucionales para la detección automática de lesiones de la mucosa oral a través del análisis de imágenes. El proyecto se estructuró siguiendo las metodologías SCRUM y CRISP-DM, cubriendo desde la preparación tecnológica hasta la optimización del modelo. Para garantizar la calidad del dataset clínico, se evaluó la concordancia en el etiquetado mediante el índice de Cohen’s Kappa, obteniéndose un valor de κ=0.694 que indica un acuerdo considerable entre evaluadores. Respecto al componente técnico, se implementó el modelo SSD-MobileNet-V2-FPNLite-320 para la detección de gingivitis, entrenado con 362 imágenes, logrando una precisión del 97.3%, sensibilidad del 64.0%, F1-Score de 77.2% y una exactitud global de 62.9%. Complementariamente, se incorporó la detección de aftas orales mediante YOLO11s, empleando 386 imágenes, logrando una precisión del 67.83%, sensibilidad del 82.9%, F1-Score de 74.62% y exactitud de 59.54%. El sistema integral incluye gestión odontológica y modelos predictivos. La validación del sistema, basada en la metodología TAM2, reveló aceptación sobresaliente (98.33%), destacando facilidad de uso percibida(100%) sobre utilidad percibida (96.67%), confirmando su aplicabilidad práctica en entornos clínicos reales.