Modeling of UV radiation in Otavalo and Cañaveral (Ecuador), and development of software for the prognosis of skin cancer induced by solar radiation

Abstract

Ecuador, debido a su posición geográfica, recibe radiación solar directamente, por lo que el cáncer de piel tipo melanoma y no melanoma adquieren una relevancia especial. El cáncer de piel puede invadir otros órganos vitales, por lo que la detección temprana es esencial ya que aumenta las posibilidades de curación de los pacientes. No hay datos registrados sobre la intensidad de la radiación o la incidencia de lesiones dérmicas. El método automático es un método visual computacional utilizado para detectar cáncer de piel. En esta tesis, se propuso, en primer lugar, analizar la relación de la radiación solar y el cáncer de piel modelando la radiación solar de dos ciudades en Ecuador (Otavalo y Cañaveral), y el espectro de acción del daño del ADN. Los datos de los siete parámetros utilizados para determinar la radiación solar obtenidos de tres bases de datos fueron Giovanni/NASA, NASA Power y NOAA Earth System Research. Los resultados muestran que, de hecho, Otavalo presenta un mayor riesgo de desarrollar cáncer de piel debido a la alta irradiancia solar que muestra esta ciudad. Luego, procedimos a encuestar a personas de Otavalo para determinar su nivel de conocimiento sobre cáncer de piel. Esta encuesta se realizó a 50 personas de Otavalo que trabajan en la Plaza de los Ponchos, obteniendo que el 88% conoce sobre cáncer de piel y la radiación solar como un factor en el desarrollo de esta enfermedad. Sin embargo, la mayoría de ellos no aplican medidas adecuadas de protección solar. Finalmente, se ha propuesto un software para el pronóstico del cáncer de piel basado en el procesamiento de imágenes de lesiones cutáneas (manchas, lunares) y el uso de una red neuronal convolucional para la extracción de características y su clasificación en las cuatro clases seleccionadas: carcinoma de células basales, tumores benignos, melanoma y carcinoma de células escamosas. Los resultados obtenidos fueron una precisión de 0,66, una sensibilidad de 0,31 y una especificidad de 0,77. Finalmente, se espera mejorar los resultados en futuros trabajos para crear una aplicación móvil accesible para el usuario que indique el posible riesgo de cáncer de piel y ayude a su acercamiento con el dermatólogo para comenzar el tratamiento adecuado.