Image recognition and processing is a suitable tool in systems using machine learning methods. The addition of smartphones as complementary tools in the health area for diagnosis is a fact nowadays due to the advantages they present. Following the trend of providing tools for diagnosis, this research aimed to develop a prototype mobile application for the identification of oral lesions, including potentially malignant lesions, based on convolutional neural networks, as early detection of indications of possible types of cancer in the oral cavity. A mobile application was developed for the Android operating system that implemented the TensorFlow library and the Mobilenet V2 convolutional neural network model. The training of the model was performed by transfer learning with a database of 500 images distributed in five classes for recognition (Leukoplakia, Herpes Simplex Virus Type 1, Aphthous stomatitis, Nicotinic stomatitis, and No lesion). The 80% of the images were used for training and 20% for validation. It was obtained that the application presented at least 80% precision in the recognition of four class. The f1-score and area under curve metrics were used to evaluate performance. The developed mobile application presented an acceptable performance with metrics higher than 75% for the recognition of three lesions, on the other hand, it yielded an unfavorable performance lower than 70% for identifying nicotinic stomatitis cases with the chosen dataset.

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En diciembre de 2019 comenzó en China la enfermedad por coronavirus COVID-19. Desde entonces se han reportado millones de infecciones y decesos por esta causa a nivel mundial, particularmente entre los trabajadores de salud quienes han sufrido el duro embate de la pandemia en el contexto de sistemas sanitarios colapsados por la demanda. En este sentido el objetivo de este trabajo fue determinar la prevalencia, características sociodemográficas, epidemiológicas y clínicas de la COVID-19 presentes en el personal del Instituto Autónomo Hospital Universitario de Los Andes en Mérida-Venezuela. Se realizó un estudio observacional, retrospectivo, unicéntrico y documental, donde se analizaron 297 fichas clínico-epidemiológicas correspondientes a 285 empleados, en un periodo comprendido entre el 16 de marzo y el 30 de noviembre de 2020. Los registros se separaron en dos grupos, trabajadores de primera línea y trabajadores de apoyo. La positividad general de las RT-PCR realizadas fue del 31,6%. La frecuencia de los resultados confirmatorios positivos fue mayor entre los trabajadores de apoyo con un 33,9%. El personal de enfermería fue el que presentó mayor positividad (39,5%). Se halló una seroprevalencia del 34,3% en las pruebas inmunológicas. La prevalencia de la infección por SARS-CoV-2 entre el personal se presentó con mayor frecuencia en quienes laboran en actividades de apoyo, en comparación con aquellos de primera línea. Por tanto, deben fortalecerse las estrategias de prevención generales y laborales específicas, y así limitar la diseminación del SARS-CoV-2 entre el personal, para que este se desempeñe de manera segura y efectiva.