🧬 OncoLabs AI
Plataforma de Inteligencia Artificial para la Recuperación Económica y Salud Preventiva
Desarrollado por: Team 5 Bits
Contexto: Hackathon "Recuperación Económica Post-Pandemia"
💡 Propuesta de Valor: Economía + Salud
"Sin salud, no hay economía."
OncoLabs no es solo una aplicación médica; es una herramienta de infraestructura económica. Las enfermedades detectadas tardíamente (especialmente el cáncer) cuestan a la economía global más de $200 mil millones anuales en pérdida de productividad y gastos paliativos.
Nuestra solución democratiza el triaje preventivo, llevando un laboratorio de IA al bolsillo de cada ciudadano. Esto permite:
Reducir la carga hospitalaria del Estado.
Evitar la quiebra financiera de familias por diagnósticos tardíos.
Mantener la fuerza laboral activa y productiva (BioScan).
🚀 Módulos de Inteligencia Artificial
El sistema consta de 5 módulos integrados, impulsados por Deep Learning y Visión Artificial:
🫁 A. Módulo Pulmonar (CNN)
Tecnología: Red Neuronal Convolucional (Custom CNN).
Dataset: IQ-OTH/NCCD Lung Cancer Dataset.
Función: Análisis de Tomografías Computarizadas (TC) y Rayos X para la detección temprana de nódulos y carcinomas.
🔬 B. Módulo Dermatológico (Transfer Learning)
Tecnología: MobileNetV2 (Transfer Learning) optimizada para dispositivos móviles.
Dataset: HAM10000 (Human Against Machine).
Precisión: >85% en validación.
Función: Clasificación de lesiones cutáneas en Benignas vs. Malignas (Melanoma) analizando asimetría, bordes y texturas.
🎗️ C. Módulo Clínico de Mama (ANN)
Tecnología: Red Neuronal Artificial (Dense Neural Network).
Dataset: Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC).
Función: Análisis de datos de biopsias (radio, textura, perímetro) para determinar malignidad con alta precisión estadística.
🔮 D. Motor Predictivo a 5 Años (Deep Learning)
Tecnología: Deep Neural Network (DNN) con regularización Dropout.
Dataset: Cancer Patients Data Set (Kaggle).
Función: Cruza datos de estilo de vida (fumador, dieta), biometría y genética para calcular la probabilidad porcentual de desarrollar patologías a futuro.
👁️ E. BioScan Facial (Computer Vision)
Tecnología: MediaPipe Face Mesh + OpenCV.
Función: Escáner en tiempo real de 468 puntos faciales.
Impacto Económico: Detecta fatiga laboral y niveles de alerta en empleados, previniendo accidentes y midiendo la productividad en tiempo real.
✅ Certificaciones y Seguridad
En 5 Bits, la ética es innegociable.
Validación Técnica: El sistema ha sido revisado y avalado técnicamente por la Dra. Dilcia Peña Peña, especialista en el área, quien certifica que la herramienta:
Es no invasiva.
No infiere daños ni altera parámetros de salud del usuario.
Funciona correctamente como herramienta de soporte y segunda opinión.
Estado Regulatorio: Actualmente en proceso de presentación de protocolo de investigación ante instituciones de salud pública de la República Dominicana para validación clínica retrospectiva.
💻 Instalación y Uso
Sigue estos pasos para ejecutar el entorno de desarrollo en tu máquina local.
Prerrequisitos
Python 3.9 - 3.11 (Recomendado 3.10)
Windows / Mac / Linux
- Clonar el Repositorio
git clone https://github.com/ALYOX-MPH/OncoLabs.git cd OncoLabs
- Crear Entorno Virtual
python -m venv .venv
..venv\Scripts\activate
source .venv/bin/activate
- Instalar Dependencias (CRÍTICO)
Para evitar conflictos entre TensorFlow y MediaPipe, usa este comando exacto:
pip install -r requirements.txt
O manualmente:
pip install tensorflow==2.15.0 mediapipe==0.10.9 opencv-python protobuf==3.20.3 ml-dtypes==0.2.0 customtkinter pillow pandas scikit-learn seaborn
- Ejecutar la Aplicación
python 01_APLICACION_FINAL/main.py
📂 Estructura del Proyecto
PROYECTO_ONCO_AI/ ├── 01_APLICACION_FINAL/ # Código Fuente de la Interfaz (Frontend) │ ├── assets/ # Imágenes y recursos gráficos │ ├── modulos/ # Lógica de cada ventana (BioScan, Piel, etc.) │ └── main.py # Punto de entrada (Dashboard) │ ├── 02_MODELOS_ENTRENADOS/ # Cerebros de la IA (.h5 y .pkl) │ ├── 03_LABORATORIO/ # Scripts de Entrenamiento (Backend IA) │ ├── A_Modulo_Pulmon/ │ ├── B_Modulo_Piel/ │ ├── C_Modulo_Mama/ │ └── D_Modulo_Prediccion/ │ └── requirements.txt # Lista de librerías
👥 Equipo "5 Bits"
Innovando para un futuro saludable y económicamente sostenible.
Disclaimer: OncoLabs es una herramienta de apoyo al diagnóstico y triaje. No sustituye el criterio de un médico profesional. En caso de alerta, acuda siempre a un especialista.
Verciones y requerimientos: customtkinter==5.2.2 tensorflow==2.15.0 mediapipe==0.10.9 opencv-python protobuf==3.20.3 ml-dtypes==0.2.0 pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn pillow joblib