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Title: Solución tecnológica para optimizar el proceso de diagnóstico en la detección del cáncer de próstata a través del reconocimiento de imágenes e historial del paciente
Other Titles: Technological Solution to Optimize Diagnostic Process in the Detection of Prostate Cancer Through Image Recognition and Patient History
Advisor(s): Mauricio Sánchez, David Santos
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 21-Jan-2022
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: El cáncer de próstata es la quinta causa más común de muerte por cáncer en los hombres. En 2020 se reportaron más de 375 mil muertes atribuidas a esta enfermedad. No obstante, estas cifras podrían reducirse drásticamente si se utilizan procedimientos clave para el diagnóstico precoz como el tacto rectal. Sin embargo, a pesar de sus beneficios, la baja participación en el tacto rectal sigue siendo una carga importante debido a las creencias de masculinidad. Una alternativa para superar esta dificultad es el uso de métodos de ultrasonido y aprendizaje profundo para su procesamiento. Otros procedimientos utilizados para detectar este tipo de cáncer con alta probabilidad son el Antígeno Prostático Específico (PSA) y el International Prostate Symptom Score (IPSS). De hecho, el uso combinado de tales procedimientos permitirá una mayor precisión en el diagnóstico. Por ello, proponemos ProstaTest, un sistema de detección no invasiva de cáncer de próstata basado en IPSS, PSA y ecografía prostática aplicando Deep Learning, que en conjunto permite obtener un diagnóstico automático con una gran precisión. ProstaTest, con 48 ecografías y 23 historias clínicas, muestra una precisión del 96% en la detección de la inflamación prostática y del 95,65% en el diagnóstico del cáncer de próstata.

Prostate cancer is the fifth most common cause of cancer death in men. In 2020, more than 375 thousand deaths attributed to this disease were reported. Nevertheless, these numbers could be drastically reduced if key procedures for early diagnosis such as digital rectal examination are used. However, despite its benefits, low participation in digital rectal examination remains a significant burden due to masculinity beliefs. An alternative to overcome this difficulty is the use of ultrasound scanning and deep learning methods for its processing. Other procedures used for detecting this type of cancer with high probability are the Prostate-Specific Antigen (PSA) and the International Prostate Symptom Score (IPSS). Indeed, using such procedures combined will allow higher accuracy in the diagnosis. Therefore, we propose ProstaTest, a system for non-invasive detection of prostate cancer based on IPSS, PSA and prostate ultrasound scanning applying Deep Learning, which altogether allows obtaining an automatic diagnosis with high accuracy. ProstaTest, with 48 ultrasound scans and 23 medical records, shows an accuracy of 96% in detecting prostate inflammation and 95.65% in diagnosing prostate cancer.
Discipline: Ingeniería de Sistemas de Información
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de sistemas de información
Register date: 6-Jul-2022



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