(untitled) (Innovation & Development in Engineering and Applied Science, 2025)
El cáncer gástrico (CG) representa una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, dificultando su diagnóstico oportuno por depender de técnicas invasivas y análisis manuales. Este estudio propone un aplicativo web basado en inteligencia artificial, empleando redes neuronales convolucionales para la detección automática de anomalías en imágenes endoscópicas. El desarrollo se estructuró en cuatro fases: recopilación de datos, preprocesamiento, implementación del modelo y evaluación del sistema. El algoritmo alcanzó una precisión del 97.4% y un tiempo de análisis de 0.10 segundos por imagen, superando los umbrales esperados en entornos clínicos. El sistema mostró ser eficaz, rápido y accesible para profesionales de la salud, incluso en contextos con recursos limitados. La interfaz gráfica amigable y la base de datos centralizada facilitaron su integración en la práctica médica. Este trabajo demuestra el potencial del uso de redes neuronales profundas para apoyar el diagnóstico precoz del cáncer gástrico. Como futuro desarrollo se plantea validar el sistema en ambientes hospitalarios reales y explorar otras arquitecturas de aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento.