Conjunto de datos multimodal no invasivo para la detección de anemia por deficiencia de hierro en jóvenes adultos: videos de yema del dedo, palma de la mano y fotografías de uñas
DOI:
https://doi.org/10.51252/rcsi.v5i2.955Palabras clave:
inteligencia artificial, vídeos biomédicos, conjunto de datos clínicos, visión artificial, hemoglobina, aprendizaje automático, detección no invasivaResumen
La anemia por deficiencia de hierro afecta a una proporción considerable de la población joven en zonas rurales y urbanas del Perú. En respuesta a la necesidad de métodos no invasivos, accesibles y reproducibles para su detección, desarrollamos este dataset como parte de un proyecto de investigación financiado por la Universidad Nacional de San Martín, el cual aplica técnicas de visión artificial para clasificar automáticamente a los pacientes como anémicos o no anémicos. El objetivo es proveer una base estandarizada de videos e imágenes que permita desarrollar y validar modelos de clasificación y regresión para estimar el nivel de hemoglobina sin necesidad de extracción sanguínea. Este data paper presenta un dataset multimodal compuesto por registros visuales no invasivos, recolectados con el propósito de facilitar la detección de anemia por deficiencia de hierro en jóvenes adultos mediante modelos de aprendizaje automático. El conjunto incluye 909 videos de la yema del dedo, 909 videos de la palma de la mano (con apertura controlada del puño) y 909 fotografías de las uñas, todos vinculados a datos clínicos individuales como edad, sexo, nivel de hemoglobina y sintomatología.
Citas
Alkhaldy, H., Hadi, R., Alghamdi, K., Alqahtani, S., Al Jabbar, I. H., Al Ghamdi, I., Bakheet, O. E., Saleh, R. M., Shehata, S., & Aziz, S. (2020). The pattern of iron deficiency with and without anemia among medical college girl students in high altitude southern Saudi Arabia. Journal of Family Medicine and Primary Care, 9(9), 5018. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_730_20 DOI: https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_730_20
An, R., Huang, Y., Man, Y., Valentine, R. W., Kucukal, E., Goreke, U., Sekyonda, Z., Piccone, C., Owusu-Ansah, A., Ahuja, S., Little, J. A., & Gurkan, U. A. (2021). Emerging point-of-care technologies for anemia detection. Lab on a Chip, 21(10), 1843–1865. https://doi.org/10.1039/D0LC01235A DOI: https://doi.org/10.1039/D0LC01235A
Chakraborty, J., Majumder, S., & Menzies, T. (2021). Bias in machine learning software: why? how? what to do? Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering, 429–440. https://doi.org/10.1145/3468264.3468537 DOI: https://doi.org/10.1145/3468264.3468537
Del Castillo, L., Cardona-Castro, N., Whelan, D. R., Builes, J. P., Serrano-Coll, H., Arboleda, M., & Leon, J. S. (2023). Prevalence and risk factors of anemia in the mother–child population from a region of the Colombian Caribbean. BMC Public Health, 23(1), 1533. https://doi.org/10.1186/s12889-023-16475-0 DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-16475-0
Khani Jeihooni, A., Hoshyar, S., Afzali Harsini, P., & Rakhshani, T. (2021). The effect of nutrition education based on PRECEDE model on iron deficiency anemia among female students. BMC Women’s Health, 21(1), 256. https://doi.org/10.1186/s12905-021-01394-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s12905-021-01394-2
Navarro-Cabrera, J. R., Valles-Coral, M. A., Farro-Roque, M. E., Reátegui-Lozano, N., & Arévalo-Fasanando, L. (2025). Machine vision model using nail images for non-invasive detection of iron deficiency anemia in university students. Frontiers in Big Data, 8. https://doi.org/10.3389/fdata.2025.1557600 DOI: https://doi.org/10.3389/fdata.2025.1557600
Perez-Plazola, M. S., Tyburski, E. A., Smart, L. R., Howard, T. A., Pfeiffer, A., Ware, R. E., Lam, W. A., & McGann, P. T. (2020). AnemoCheck-LRS: an optimized, color-based point-of-care test to identify severe anemia in limited-resource settings. BMC Medicine, 18(1), 337. https://doi.org/10.1186/s12916-020-01793-6 DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-020-01793-6
Prieto-Patron, A., V. Hutton, Z., Fattore, G., Sabatier, M., & Detzel, P. (2020). Reducing the burden of iron deficiency anemia in Cote D’Ivoire through fortification. Journal of Health, Population and Nutrition, 39(1), 1. https://doi.org/10.1186/s41043-020-0209-x DOI: https://doi.org/10.1186/s41043-020-0209-x
Quiliche Castañeda, R. B., Turpo-Chaparro, J., Torres, J. H., Saintila, J., & Ruiz Mamani, P. G. (2021). Overweight and Obesity, Body Fat, Waist Circumference, and Anemia in Peruvian University Students: A Cross-Sectional Study. Journal of Nutrition and Metabolism, 2021, 1–9. https://doi.org/10.1155/2021/5049037 DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5049037
Valles-Coral, M. A., Navarro-Cabrera, J. R., Pinedo, L., Injante, R., Quintanilla-Morales, L. K., & Farro-Roque, M. E. (2024). Non-Invasive Detection of Iron Deficiency Anemia in Young Adults Through Finger-Tip Video Image Analysis. International Journal of Online and Biomedical Engineering (IJOE), 20(14), 53–70. https://doi.org/10.3991/ijoe.v20i14.50141 DOI: https://doi.org/10.3991/ijoe.v20i14.50141
Williams Asare, J., Appiahene, P., Timmy Donkoh, E., & Dimauro, G. (2023). Iron deficiency anemia detection using machine learning models: A comparative study of fingernails, palm and conjunctiva of the eye images. Engineering Reports, e12667. https://doi.org/10.1002/ENG2.12667 DOI: https://doi.org/10.22541/au.167570558.82410707/v1
World Health Organization. (2021). Anaemia in women and children. The Global Healt Observatory. https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Miguel Angel Valles-Coral, Richard Injante, Jorge Raul Navarro-Cabrera, Lloy Pinedo, Luis Gerardo Salazar-Ramirez, María Elena Farro-Roque, Luz Karen Quintanilla-Morales
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores retienen sus derechos:
a. Los autores retienen sus derechos de marca y patente, y tambien sobre cualquier proceso o procedimiento descrito en el artículo.
b. Los autores retienen el derecho de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente el articulo publicado en la Revista Científica de Sistemas e Informática (RCSI) (por ejemplo, colocarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en la RCSI.
c. Los autores retienen el derecho a hacer una posterior publicación de su trabajo, de utilizar el artículo o cualquier parte de aquel (por ejemplo: una compilación de sus trabajos, notas para conferencias, tesis, o para un libro), siempre que indiquen la fuente de publicación (autores del trabajo, revista, volumen, número y fecha).
