CLASIFICADOR BAYESIANO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LA ANEMIA A TRAVÉS DE ANÁLISIS DE IMÁGENES

Objetivo: Este estudio busca desarrollar un clasificador bayesiano para identificar la anemia a través del análisis de imágenes de células sanguíneas, ofreciendo un método no invasivo y preciso de diagnóstico. Los objetivos incluyen aplicar el enfoque bayesiano, analizar características clave en las imágenes, validar el clasificador y abordar cuestiones éticas. Método: Se recopilaron imágenes de células sanguíneas de pacientes con y sin anemia y se aplicó el enfoque bayesiano para modelar la probabilidad de anemia. Se identificaron características relevantes, como el tamaño y la forma de los glóbulos rojos. Se validó el clasificador en un conjunto diverso de datos y se consideraron aspectos éticos. Resultado: El clasificador bayesiano demostró ser efectivo en la detección precisa de la anemia a partir de imágenes. Se identificaron características clave en las imágenes y la validación respaldó su capacidad para identificar la anemia con precisión. Conclusión: La combinación del enfoque bayesiano y el análisis de imágenes ofrece una herramienta prometedora para el diagnóstico no invasivo de la anemia. Este enfoque tiene el potencial de mejorar la atención médica y el diagnóstico de la anemia, respetando consideraciones éticas y de privacidad en la investigación médica.