| dc.contributor.advisor | Marín Mora, Cristian Andrés | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_acacias | |
| dc.creator | Narváez Pereira, Mayerly | |
| dc.creator | Herrera Rojas, Duván Andrés | |
| dc.creator | Ladino Gutiérrez, Andrea Lorena | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-17T17:04:20Z | |
| dc.date.available | 2024-08-17T17:04:20Z | |
| dc.date.created | 2024-08-12 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/63440 | |
| dc.description.abstract | El desarrollo de esta investigación nos centramos en analizar todos los artículos científicos que dentro de las diferentes plataformas de información se encontraban y que despejaran nuestra pregunta y de la cual se identificó el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la optimización del control de calidad de imágenes radiológicas y en la identificación eficiente de los artefactos y como esta influye en el ámbito de la salud. Se destaca el crecimiento de la IA en el campo de la radiología médica, siendo una herramienta clave para mejorar la precisión en diagnósticos y la eficiencia en los procesos médicos en los cuales el avance de las tecnologías aún se está adaptando.
Se resalta la importancia de los algoritmos de IA en la interpretación y análisis de imágenes médicas, así como la IA tiene la capacidad de realizar tareas comparables a las humanas, como la identificación de artefactos y de muestras erróneas dentro de las mismas diferenciando una real de una creada por el sistema, lo que impulsa su adopción en diversos sectores comerciales. Además, se mencionan los desafíos y obstáculos relacionados con la implementación de la IA, incluida la incertidumbre entre los profesionales sobre su papel futuro en la radiología.
a IA se ha aplicado con éxito en diversas áreas de la medicina, como la detección de enfermedades, la optimización de diagnósticos y la mejora de la atención al paciente. Sin embargo, se plantean preocupaciones sobre la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de IA, el manejo de la información privada de los pacientes, así como el posible desplazamiento de los profesionales de la salud en el ámbito clínico.
Se destaca la necesidad de establecer estándares y protocolos para la implementación ética y efectiva de la IA en la radiología, así como la importancia de la formación continua de los profesionales de la salud en esta tecnología emergente. Se reconoce el papel crucial de los radiólogos en el proceso de integración de la IA, así como la importancia de evaluar críticamente su impacto en la práctica clínica, sino que también se busca como mejorar los procesos de la IA para generar mucha más confianza en el ámbito de la salud y no retrasar el diagnóstico preciso.
En resumen, el desarrollo del proyecto aborda el impacto, las oportunidades y los desafíos de la inteligencia artificial en la radiología en la identificación de artefactos, destacando su potencial para transformar la práctica médica y mejorar la atención al paciente, al tiempo que se reconoce la necesidad de abordar aspectos éticos, de seguridad y de formación profesional en su implementación. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Impacto de la inteligencia artificial en el control de calidad de imágenes radiológicas y la detección de artefactos | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia artificial | |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje automático | |
| dc.subject.keywords | Ciencias de la Salud | |
| dc.subject.keywords | Control de calidad | |
| dc.description.abstractenglish | The development of this research focused on analyzing all the scientific articles that were found within the different information platforms and that cleared our question and from which we identified the impact of artificial intelligence (AI) in the optimization of quality control of radiological images and in the efficient identification of artifacts and how this influences the field of health. The growth of AI in the field of medical radiology is highlighted, being a key tool to improve diagnostic accuracy and efficiency in medical processes in which the advancement of technologies is still adapting.
The importance of AI algorithms in the interpretation and analysis of medical images is highlighted, as well as how AI has the ability to perform tasks comparable to human ones, such as the identification of artifacts and erroneous samples within them differentiating a real one from one created by the system, which drives its adoption in various commercial sectors. In addition, challenges and obstacles related to AI implementation are mentioned, including uncertainty among practitioners about its future role in radiology.
I has been successfully applied in various areas of medicine, such as disease detection, diagnostic optimization, and improved patient care. However, concerns are raised about the safety and reliability of AI systems, the handling of patients' private information, as well as the possible displacement of healthcare professionals in the clinical setting.
The need to establish standards and protocols for the ethical and effective implementation of AI in radiology is highlighted, as well as the importance of continuing education of healthcare professionals in this emerging technology. The crucial role of radiologists in the process of AI integration is recognized, as well as the importance of critically evaluating its impact on clinical practice, but also looking at how to improve AI processes to generate much more confidence in the healthcare setting and not delay accurate diagnosis.
In summary, the development of the project addresses the impact, opportunities and challenges of artificial intelligence in radiology in the identification of artifacts, highlighting its potential to transform medical practice and improve patient care, while recognizing the need to address ethical, safety and professional training aspects in its implementation.
Translated with DeepL.com (free version) | |
| dc.subject.category | | |
