La inteligencia artificial (IA) aplicada al diagnóstico de COVID-19 mediante imágenes radiológicas

Claro Peñaranda, Leonardo José; Monsalve Mejía, Silvia Juliana; Gómez Rincón, Debora Myriam; García Romero, Edwin; Garrido Ballesteros, Denilson Raúl

dc.contributor.advisor	Perea Duran, Vanessa Catherine
dc.coverage.spatial	cead_-_ocaña
dc.creator	Claro Peñaranda, Leonardo José
dc.creator	Monsalve Mejía, Silvia Juliana
dc.creator	Gómez Rincón, Debora Myriam
dc.creator	García Romero, Edwin
dc.creator	Garrido Ballesteros, Denilson Raúl
dc.date.accessioned	2024-07-05T22:24:50Z
dc.date.available	2024-07-05T22:24:50Z
dc.date.created	2024-06-13
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/62790
dc.description.abstract	este trabajo explora diferentes metodologías de inteligencia artificial (IA) aplicadas a la determinación efectiva del COVID-19 obteniendo una prueba diagnóstica basada en el uso de aprendizaje automático aplicado a radiografías de tórax para hacer el diagnóstico de COVID-19, para lo cual se recolectó datos de diferentes trabajos de investigación para los casos de COVID.19. evaluando la sensibilidad de la clasificación e imágenes de radiografía de tórax mediante el aprendizaje automático al ser comparada frente al estándar de oro para diagnóstico de COVID-19 la prueba de RT-PCR y prueba antigénica. el diagnóstico de COVID-19 por IA logró una sensibilidad de 90.13%, especificidad de 80.91%, valor predictivo positivo de 70.24%, valor predictivo negativo de 94.25% y una precisión de 83.98%. convirtiéndola en una herramienta adecuada para el diagnóstico de COVID-19.
dc.format	pdf
dc.title	La inteligencia artificial (IA) aplicada al diagnóstico de COVID-19 mediante imágenes radiológicas
dc.type	Diplomado de profundización para grado
dc.subject.keywords	Inteligencia Artificial
dc.subject.keywords	Gestión Pública
dc.subject.keywords	Algoritmos de Aprendizaje
dc.subject.keywords	Ciencia de Datos
dc.subject.keywords	Pandemia
dc.description.abstractenglish	this work explores different artificial intelligence (AI) methodologies applied to the effective determination of COVID-19, obtaining a new diagnostic test based on the use of machine learning applied to chest x-rays to make the diagnosis of COVID-19, for which collected data from different research works for COVID.19 cases. evaluating the sensitivity of classification and chest x-ray images using machine learning when compared to the gold standard for COVID-19 diagnosis, the RT-PCR test and antigenic test. The diagnosis of COVID-19 by AI achieved a sensitivity of 90.13%, specificity of 80.91%, positive predictive value of 70.24%, negative predictive value of 94.25% and an accuracy of 83.98%. making it a suitable tool for the diagnosis of COVID-19.
dc.subject.category	Ciencias de la Salud