Examinando por Autor "Romero Retamal, Pedro."

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    Algoritmos de la inteligencia artificial en la interpretación de imágenes pulmonares en tomografía computarizada
    (Universidad Andrés Bello, 2024) Morales González Catalina Soledad; Rivera Sepúlveda Carolina Belén; Torres Valdebenito Josefa Catalina.; Romero Retamal, Pedro.; Facultad de Medicina; Escuela de Tecnología Médica.
    Título de la propuesta: Algoritmos de la inteligencia artificial en la interpretación de imágenes pulmonares en la tomografía computada. Antecedentes: La IA ha evolucionado significativamente y se ha integrado en diversas áreas, incluyendo la salud. El término IA refiere a la capacidad de las máquinas para imitar las funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas. En TC, la IA apoya en la detección e interpretación de imágenes pulmonares. Esto plantea la pregunta sobre el impacto clínico actual de la IA en la precisión diagnóstica de la TC pulmonar. Hipótesis y Objetivos: La integración de IA en la interpretación de TC pulmonares aumenta la precisión y eficiencia diagnóstica al proporcionar descripciones detalladas de los hallazgos, facilitando el diagnóstico médico. Para comprobar esto se identificarán los métodos que existen de IA en TC, se conocerá el nivel de eficacia de los algoritmos en la detección de hallazgos de imágenes pulmonares, se establecerán diferencias entre la detección de MR vs una IA y se identificarán limitaciones de la IA en la interpretación de imágenes pulmonares en TC. Metodología: Sigue los procedimientos de una revisión sistemática cualitativa, que permitirá indagar la literatura existente para lograr identificar las tendencias en los distintos estudios encontrados del área de interés sobre la integración de la IA en TC. Resultados/Conclusiones: La integración de la IA en TC ha mejorado significativamente la precisión diagnóstica y la eficiencia en la atención médica, especialmente en la detección de enfermedades pulmonares como el cáncer y los nódulos. Aunque la IA no reemplaza a los MR, complementa su labor y ofrece un potencial transformador en la práctica clínica.