Mesa 14

Inspiration

Cuando yo tenía 11 años de edad mi mamá fue diagnosticada con cáncer de mama por segunda ocación, el tumor pasó de tener el tamaño de un grano de arroz al de una pelota de golf en menos de 6 meses, el dianóstico fue demasiado tarde y mi mamá perdió ambos senos, en sus propias palabras, se sintió mutilada por esta enfermedad. Y, apesar de esto, apesar de ser el cáncer que más mujeres asesina al año, continuamos utilizando métodos arcaicos e infeficientes para detectarlo.

What it does

Desarrollamos una aplicación, algoritmo y brasier inteligente para la detección temprana y oportuna del cáncer de mama.

How we built it

Dividimos la aplicación en un backend, una aplicación web y una aplicación para celulares. Nuestros sensores mandan la información al backend a través de la aplicación para celulares. La aplicación de web muestra el diagnostico e interpretación de los datos recibidos. Utilizamos una formula la cual muestra la probabilidad de que un dato este en un rango saludable o no saludable.

Challenges we ran into

Nuestro principal problema fue investigar y desarrollar la fórmula para encontrar si un dato es saludable. Tuvimos que encontrar este algoritmo a partir de no tener una base de datos muestra. Durante la noche batallamos en hacer la conexión de nuestra base de datos. Ya en la noche no teníamos la energía y/o la capacidad de trabajar eficientemente.

Accomplishments that we're proud of

Ganamos en el concurso de Kahoot. Estamos orgullos de a donde estamos llevando el algoritmo.

What we learned

Aprendimos de probabilidad, bases de datos, reactjs, UX/UI, diagnósticos de mama.

What's next for Higia The Auto-Exploration Bra

Seguir desarrollando los dispositivos. Creación de redes neuronales para reducir la cantidad de falsos-positivos. Validación medical global. Agregar sensores de textura y color.

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