MHealth: Reconocimiento Óptico de Caracteres para la obtención de la medicación consumida por el paciente

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José Aguirre Araya
hace 6 años
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1 MHealth: Reconocimiento Óptico de Caracteres para la obtención de la medicación consumida por el paciente Gloria Josefina Diodati Área de Innovación e Investigación en Salud Hospital Italiano de Buenos Aires DC FCEyN - UBA

2 Introducción Automedicación: Consumo de remedios sobrantes Consumo de remedios caseros. Compartir medicación con familia/ grupo social. Incumplimiento de las indicaciones médicas. Información acerca de lo que el paciente consume es imprescindible para dar un diagnóstico/ tratamiento adecuado en términos de efectividad y seguridad. Necesario: Establecer una comunicación con el paciente que permita la verificación de una lista completa y correcta de la medicación que consume.

3 Conceptos tenidos en cuanta al momento de realizar el prototipo: Modelar la comunicación de forma que resultara sencilla y atractiva para el usuario. Integración del modelo en los servicios existentes en el Hospital.

4 Objetivos Describir las herramientas y algoritmos utilizados para la construcción de un prototipo mobile, capaz de realizar un reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de la imagen del empaque de un medicamento obtenida mediante el uso de la cámara del dispositivo. Obtener información farmacológica del medicamento a partir de dicho proceso. Este prototipo se convierta en una herramienta adicional para que el paciente pueda conformar la lista e integrarla a la información en el Portal Personal de Salud.

5 Materiales y Métodos HCE implementada en todos los ámbitos de atención desde1998. Portal Personal de Salud desde Portal Personal de Salud Móvil (2012) Plataforma: IOS Tesseract OCR Base de datos farmacológica institucional: monodrogas, productos comerciales y monografías Evaluación del uso de un Portal de Salud Mobile- Adrián Gómez -2014

6 Resultados- Etapas del programa Captura de imagen. Preprocesamiento de la imagen obtenida. Aplicación de la herramienta Tesseract. Procesamiento del texto obtenido. Búsqueda en base de datos. Presentación de la información.

7 Resultados- Etapas del programa

8 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Problema: Tamaño de la imagen fuente A mayor tamaño, mejores resultados?

9 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Problema: Tamaño de la imagen fuente A mayor tamaño, mejores resultados? A mayor tamaño: Mayor cantidad de información a almacenar y procesar Aumento de la memoria utilizada y trabajo del procesador Mayor consumo de batería. 640 x 640 px

10 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Problema: Distorsiones en la imagen que dificultaran la segmentación Estudio sobre técnicas algorítmicas: Complejidad vs. Resultados

11 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Problema: Distorsiones en la imagen que dificultaran la segmentación Estudio sobre técnicas algorítmicas: Complejidad vs. Resultados Memoria utilizada Trabajo del procesador Dificultad de implementación Resultados pobres

12 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Problema: Distorsiones en la imagen que dificultaran la segmentación Estudio sobre técnicas algorítmicas: Complejidad vs. Resultados Memoria utilizada Trabajo del procesador Dificultad de implementación Resultados pobres Mejores Resultados: Transformación a escala de grises Umbralización para la segmentación

13 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Umbralización: consiste en convertir una imagen en escala de grises a una de dos niveles, con la finalidad de separar las letras del fondo del empaque. u p = 0, &255, p < umbral p umbral Umbral?

14 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Es igual para todas las imágenes? Qué podría suceder?

15 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Qué podría suceder? Imagen original Umbral alto Umbral bajo Umbral óptimo

16 Resultados: Preprocesamiento de la imagen obtenida Umbralización: consiste en convertir una imagen en escala de grises a una de dos niveles, con la finalidad de separar las letras del fondo del empaque. u p = 0, &255, p < umbral p umbral Umbral: Valor medio entre los píxeles de la imagen.

17 Resultados:

18 Resultados: Procesamiento del texto obtenido y búsqueda en base de datos Cadenas con caracteres inválidos: abc %de&f ~g Cadenas segmentadas Distancia de Levenshtein: costo = 1

19 Resultados: Programa

20 Preguntas? Contacto:

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