Procesamiento automático de cupones de farmacia por medio de técnicas de aprendizaje profundo

Abstract

La gestión manual de cupones precinto en farmacia es lenta y propensa a errores. Este Trabajo de Fin de Grado desarrolla una solución automática basada en visión por computador y aprendizaje profundo para digitalizar y analizar estos documentos. Utilizando modelos como YOLO y técnicas avanzadas de lectura de códigos de barras, el sistema detecta y extrae la información clave de imágenes reales, agilizando la gestión y reduciendo errores administrativos. Validado con datos de una empresa colaboradora, el sistema demuestra su utilidad práctica y está preparado para integrarse con futuros asistentes conversacionales. Esta propuesta impulsa la modernización y eficiencia en la gestión documental del sector farmacéutico.

Manual management of pharmacy coupon labels is slow and error-prone. This Bachelor’s Thesis presents an automated solution based on computer vision and deep learning to digitize and analyze these documents. Leveraging models like YOLO and advanced barcode reading techniques, the system detects and extracts key information from real images, streamlining document handling and minimizing administrative errors. Validated with data from an industry partner, the system proves its practical value and is ready for integration with future conversational assistants. This approach drives modernization and efficiency in pharmaceutical document management.