Inspiration
En Colombia, como en muchos países en vía de desarrollo, el acceso a servicios de salud de calidad y asequibles puede ser limitado, especialmente en regiones rurales o menos desarrolladas. La diabetes es una de las enfermedades crónicas que más impacta a la población global, y su detección temprana es clave para evitar complicaciones graves y mejorar la calidad de vida de los pacientes. Sin embargo, muchos casos se diagnostican tarde debido a la falta de síntomas evidentes en las etapas iniciales y a la escasez de recursos médicos para realizar chequeos regulares.
Este proyecto nace de la necesidad de aprovechar la tecnología y la inteligencia artificial para superar algunos de estos desafíos. Utilizando modelos predictivos, buscamos desarrollar una herramienta que pueda analizar datos de salud y estilos de vida para estimar la probabilidad de que una persona desarrolle diabetes. Esto permitiría realizar intervenciones tempranas y personalizadas, incluso en áreas donde el acceso a endocrinólogos o pruebas de laboratorio es limitado.
El modelo se entrena con datos que incluyen, pero no se limitan a, edad, peso, dieta y actividad física, lo que permite generar una evaluación de riesgo accesible y rápida. Nuestro objetivo es integrar esta herramienta en una aplicacion web, facilitando así su uso. Este enfoque no solo democratiza el acceso a diagnósticos preventivos, sino que también empodera a las comunidades a tomar un papel más activo en la gestión de su salud, adaptando la tecnología para satisfacer sus necesidades específicas y mejorar sus resultados de salud a largo plazo
What it does
Recolección de Datos
Los usuarios ingresan su información personal de salud y estilo de vida a través de una interfaz. Esta información es almacenada de manera segura para su procesamiento.
Análisis de Datos:
El modelo recibe estos datos y da una respuesta. Este está entrenado con conjuntos de datos históricos que incluyen casos documentados de pacientes con y sin diabetes, permitiéndole realizar predicciones precisas
Evaluación de Riesgo
Basado en el análisis, el modelo genera una probabilidad de que la persona pueda desarrollar diabetes.
Reporte y Recomendaciones
La probabilidad calculada se presenta al usuario junto con recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, si el modelo detecta un alto riesgo de diabetes relacionado a malos habitos alimenticios, puede sugerir cambios en el estilo de vida, como mejorar la dieta, y recomendar una consulta con un profesional de la salud para análisis adicionales y confirmación.
Seguimiento Continuo
Los usuarios pueden actualizar regularmente su información para recibir evaluaciones de riesgo actualizadas, permitiendo un seguimiento continuo de su salud y ajustes proactivos en sus hábitos de vida.
La finalidad de este proyecto es proporcionar una herramienta preventiva que ayude a las personas a entender mejor su riesgo de desarrollar diabetes y tomar medidas proactivas para mejorar su salud, especialmente en áreas donde el acceso a servicios médicos es limitado o inexistente. Este enfoque no solo tiene el potencial de mejorar la vida de muchos, sino también de reducir los costos de salud asociados con el tratamiento de complicaciones de la diabetes a largo plazo.
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