Inteligencia Artificial aplicada a las pericias de imágenes: avances en el ámbito forense

Abstract

El análisis forense desempeña un papel fundamental en los procedimientos legales que involucran aspectos médicas y de salud. Su importancia radica en que proporciona una evaluación imparcial basada en conocimientos médicos científicos. Asimismo, las pericias judiciales forenses contribuyen a la valoración de daños, atribución de responsabilidades e interpretación de evidencia médica.El Cuerpo Médico Forense del Poder Judicial de Neuquén ha recopilado una considerable cantidad de datos sobre pericias judiciales llevadas acabo, que podrían ser utilizados para generar Sistemas Inteligentes, que asistan a los profesionales en la toma de decisiones.De esta manera, surge la necesidad de entender, procesar y manipular tanto imágenes como los informes de pericias médicos-legales que las acompañan.En este trabajo se presentan los resultados del desarrollo de un Sistema Inteligente para el procesamiento de imágenes, que permite determinar si estamos en presencia de una equimosis. Para ello se configuró y entrenó una red neuronal con volucional a partir de un conjunto de datos de acceso público. Se realizaron pruebas para evaluar el rendimiento de la red a partir de imágenes en blanco y negro y en color, considerando que el volumen de cómputo implicado en el entrenamiento para ambos tipos de imágenes resulta un factor importante a tener en cuenta.Asimismo, se presentan dos enfoques para la extracción de datosa partir de informes de pericias forenses, los cuales pueden estar en formato impreso o manuscrito. Además, se desarrolló una aplicación móvil que permite acceder al modelo entrenado y determinar, a partir de una imagen, si ésta corresponde a una equimosis, indicando el porcentaje de confiabilidad asociado al resultado.

Forensic analysis plays a crucial role in legal proceedingsinvolving medical and health-related matters. Its significance lies in pro-viding an impartial assessment grounded in scientific medicalknowledge.Additionally, forensic evaluations contribute to damage assessment, ac-countability assignment, and interpretation of medical evidence.The Forensic Medical Corps of the Judicial Branch of Neuqu ́en has com-piled a substantial amount of data on judicial assessments conducted,which could be utilized to develop Intelligent Systems thatassist profes-sionals in their decision-making processes.Consequently, there is a need to understand, process, and manipulateboth images and the accompanying medical-legal reports.This work presents the results of the development of an Intelligent Sys-tem for image processing, capable of determining the presence ofecchy-mosis. To achieve this, a convolutional neural network was configuredand trained using a publicly available dataset. Tests were conducted toevaluate the network’s performance with both black-and-white and colorimages, considering that the computational volume involvedin trainingfor both types of images is a critical factor to be addressed.Moreover, two approaches for data extraction from forensic reports arepresented, which can be either printed or handwritten.Additionally, a mobile application was developed that allows users toaccess the trained model and determine, based on an image, whether itcorresponds to ecchymosis, indicating the associated reliability percent-age of the result.