Un equipo de estudiantes conformado por Santiago Gutiérrez Hincapié, Juan Felipe Gutiérrez Hincapié y Kevin Fuentes presentó una innovadora aplicación para la segmentación automatizada de tejidos cerebrales en imágenes por resonancia magnética (IRM). Este desarrollo, creado con Python y Streamlit, tiene como objetivo optimizar el trabajo de los radiólogos al agilizar la segmentación de imágenes médicas. Inspirados por la necesidad de mejorar procesos manuales y apoyados por un profesor, el equipo diseñó una herramienta intuitiva que permite cargar imágenes, aplicar filtros avanzados y ofrecer resultados precisos.
El proyecto tiene planes de evolución, incluyendo su despliegue en Amazon Web Services (AWS) para aumentar la escalabilidad y las capacidades mediante servicios como S3, Lambda y SageMaker. Además, se han implementado estrictas medidas de seguridad para proteger la privacidad de los datos médicos, destacando el compromiso ético del equipo. Este desarrollo resalta el impacto positivo de la tecnología en la atención médica y el potencial de colaboración entre instituciones educativas y el sector salud.
