OvaCare AI

Qué hace

Mi aplicación de Flutter, diseñada para la detección temprana de la clasificación de subtipos de cáncer de ovario, aprovecha la API de Gemini para proporcionar una herramienta potente a los médicos. El cáncer de ovario es la quinta causa principal de mortalidad relacionada con el cáncer en mujeres en todo el mundo, en gran parte debido a que se diagnostica en etapas avanzadas, ya que los síntomas iniciales suelen ser vagos y poco claros. Los métodos de diagnóstico tradicionales, que dependen del análisis de imágenes de histopatología por parte de patólogos mediante el examen microscópico, enfrentan complejidad y falta de coherencia, lo que genera un acuerdo moderado entre los especialistas.
En esta aplicación, se presenta un marco de trabajo de clasificación de subtipos de cáncer de ovario basado en histotipos que emplea algoritmos de aprendizaje de instancias múltiples y aprendizaje profundo en imágenes de histopatología. El objetivo del enfoque es clasificar con precisión los subtipos de cáncer de ovario, detectar valores atípicos y segmentar cada imagen en categorías de tumor, célula sana o célula muerta, lo que ayuda a los patólogos en el diagnóstico. Se entrenaron varios modelos para clasificar automáticamente imágenes de diapositivas enteras teñidas con hematoxilina y eosina, y microarrays de tejido, lo que arrojó resultados prometedores.
En general, la aplicación de Flutter incluye 2 rutas, una para el médico y otra para el paciente, con una pantalla de presentación y una de integración. El médico puede subir la imagen y, luego, tomar los resultados y enviarlos al paciente con el plan de tratamiento. Además, la aplicación incluye un chat con el médico y el paciente organizado por cuenta de Firebase para enviar, recibir o borrar mensajes entre médicos y pacientes con una página principal para cada uno.