Aplicación web para la detección temprana de la formación de cataratas en adultos mayores usando un servicio Cloud basado en Deep Learning

Abstract

Las cataratas se definen como una opacidad en el cristalino del ojo, siendo una de las principales causas de ceguera a nivel mundial. Esta afección está estrechamente vinculada a la edad, afectando principalmente a adultos mayores. El principal desafío para su detección radica en la limitada presencia de oftalmólogos y equipos especializados para llevar a cabo su diagnóstico, lo que impide que las personas reciban un tratamiento oportuno, resultando en la pérdida de visión debido a esta enfermedad. Aunque se han realizado investigaciones para detectar cataratas en pacientes, pocas han sido implementadas en aplicaciones dirigidas a usuarios finales. Por ende, proponemos el desarrollo de una aplicación web que utilice un modelo de Deep Learning para identificar la formación de cataratas en adultos mayores. Para el desarrollo de la aplicación, se emplearon tecnologías web como React.js y Express.js, junto con servicios de la nube de Azure, garantizando así la potencia informática y la disponibilidad de la solución. Los resultados obtenidos del proyecto revelan que el modelo alcanza una eficacia superior al 85% en métricas como sensibilidad, precisión, exactitud y especificidad. Estos resultados respaldan la efectividad tanto del modelo como de la aplicación web en la detección de cataratas. Con esta solución, se proporciona una herramienta de alto valor para centros médicos que carecen de la especialización en oftalmología y para pacientes que no cuentan con acceso a este servicio.

Cataracts are defined as an opacity in the eye's lens and are one of the leading causes of blindness worldwide. This condition is closely linked to age, primarily affecting older adults. The main challenge in detecting cataracts lies in the limited availability of ophthalmologists and specialized equipment for diagnosis, which prevents timely treatment and results in vision loss due to this disease. Although research has been conducted to detect cataracts in patients, few have been implemented in applications directed at end-users. Therefore, we propose the development of a web application that uses a Deep Learning model to identify cataract formation in older adults. For the development of the application, web technologies such as React.js and Express.js were used, along with Azure cloud services, ensuring the computing power and availability of the solution. The project results reveal that the model achieves an efficacy of over 85% in metrics such as sensitivity, precision, accuracy, and specificity. These results support the effectiveness of both the model and the web application in detecting cataracts. This solution provides a valuable tool for medical centers lacking ophthalmology specialization and for patients without access to this service.