OC Prevention:

Innovación en Detección Precoz de Cáncer Oral

¡Hablemos!

Tu expertise transforma el futuro del diagnóstico oral

Invitamos a universidades, clínicas, hospitales y sociedades científicas líderes en Patología Oral y Maxilofacial, Cirugía Maxilofacial y Cirugía de Cabeza y Cuello Oncológica a ser protagonistas de una revolución en salud pública.

El proyecto OC Prevention busca implementar un asistente virtual basado en inteligencia artificial para apoyar la detección temprana del cáncer oral, una condición que representa una preocupación significativa de salud pública a nivel mundial y en Chile.

POR DIEGO ALCOCER

Protege tu sonrisa. Cuida tu vida.

¿Notas algo diferente? Aprende a identificar las señales de alerta.

El desafío crítico

del cáncer oral

El cáncer oral implica una compleja carga de tratamiento, afectando drásticamente la calidad de vida, la productividad y las finanzas de los pacientes y sus familias, además de generar costos promedio de cinco millones de pesos por persona para el sistema de salud.

377.000

El desafío crítico

Nuevos casos anuales

A nivel mundial según la OMS

145.000

Muertes anuales

Posicionamiento como el sexto cáncer más común

1.500

Casos en Chile

Representando el 3% de todos los cánceres

50%

Supervivencia

En estadios avanzados vs. 80% en etapas iniciales

OC Prevention

Una Solución Impulsada por IA

Captura de Imágenes

Análisis automatizado de imágenes de la cavidad oral, incluso desde dispositivos móviles

Integración de datos

Combinación de información visual con datos del usuario (edad, historial clínico, factores de riesgo)

Análisis por IA

Procesamiento mediante visión artificial, ontología clínica y tecnológía LLM-RAG.

Hipótesis diagnóstica

Generación de resultados explicables y justificados para profesionales y pacientes.

Tecnologías de

vanguardias integradas

Visión Artificial (CNN)

Utilizando arquitecturas como ResNet y DenseNet, el sistema analiza imágenes para detectar diferentes anomalías que pueden indicar la aparición del cáncer. Modelos probados han demostrado una precisión del 96.2%-98.14% en estudios de identificación de lesiones.

Ontología Clínica

Estructura el conocimiento clínico relevante sobre el cáncer oral, incluyendo patología, localización, atributos (color, forma, bordes, superficie), factores de riesgo y síntomas. Permite generar hipótesis diagnósticas explicables y justificadas.

LLM-RAG

Permite una interacción conversacional fluida y natural. El asistente no solo comunica la hipótesis, sino que la explica detalladamente, educando al usuario sobre prevención y hábitos saludables.