Exploración del potencial de la inteligencia artificial en la calidad del diagnóstico de imágenes médicas

Cala Perez, Jhon Alexis; Esteban Bonza, Leidy Viviana; Cepeda Rojas, Luz Amparo; Hernández López, Reymond Ferney; Arciniegas Reyes, Yurley Katherine

dc.contributor.advisor	Gómez Ortega, Luis Fernando
dc.coverage.spatial	cead_-_bucaramanga
dc.creator	Cala Perez, Jhon Alexis
dc.creator	Esteban Bonza, Leidy Viviana
dc.creator	Cepeda Rojas, Luz Amparo
dc.creator	Hernández López, Reymond Ferney
dc.creator	Arciniegas Reyes, Yurley Katherine
dc.date.accessioned	2022-12-26T14:11:13Z
dc.date.available	2022-12-26T14:11:13Z
dc.date.created	2024-12-23
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/53900
dc.description.abstract	Este estudio explora el estado actual de las aplicaciones de inteligencia artificial en imágenes médicas y proporciona una evaluación de cómo los errores interpretativos se reducen a la par que mejora la calidad de la práctica médica. A lo largo de la investigación, se analiza diferentes aspectos como el error diagnósticos y el procesamiento de imágenes digitales. Además, se proporciona una breve base teórica que explica cómo funciona el aprendizaje profundo y cómo está siendo útil en imágenes médicas. El artículo concluye con una reflexión sobre el tema.
dc.format	pdf
dc.title	Exploración del potencial de la inteligencia artificial en la calidad del diagnóstico de imágenes médicas
dc.type	Diplomado de profundización para grado
dc.subject.keywords	Ciencias de la Salud
dc.subject.keywords	Imagen diagnóstica
dc.subject.keywords	Detección asistida por computadora
dc.subject.keywords	Inteligencia artificial
dc.description.abstractenglish	This study explores the current state of artificial intelligence applications in medical imaging and provides an assessment of how misinterpretation is reduced while improving the quality of medical practice. Throughout the investigation, different aspects such as diagnostic error and digital image processing are analyzed. In addition, a brief theoretical background is provided explaining how deep learning works and how it is being useful in medical imaging. The article concludes with a reflection on the subject.