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    Inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médica

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    ipcaraballoc.pdf (350.7Kb)
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    Date
    2024-11-29
    Author
    Caicedo Cobos, Andrés Fernando
    Caraballo Caldera, Ingris Paola
    Rodríguez Gutiérrez, Nilxon Hayr
    Barrios Parejo, Rafael De Jesús
    Mendoza Jiménez, Yujeidis
    Advisor
    Marín Mora, Cristian Andrés

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médica AU - Caicedo Cobos, Andrés Fernando AU - Caraballo Caldera, Ingris Paola AU - Rodríguez Gutiérrez, Nilxon Hayr AU - Barrios Parejo, Rafael De Jesús AU - Mendoza Jiménez, Yujeidis Y1 - 2024-11-29 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852 AB - La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en la interpretación de imágenes médicas en el campo de la radiología. Su implementación, especialmente a través de tecnologías como el aprendizaje profundo (Deep learning). Este estudio tiene como objetivo explorar cómo la inteligencia artificial (IA) puede superar las limitaciones actuales en precisión, velocidad y accesibilidad en la interpretación de imágenes médicas, evaluando su impacto en la práctica clínica y en la radiología digital, así como las implicaciones éticas y profesionales de su integración. La metodología de estudio es cualitativa de tipo documental. Para finalizar, la IA es la radiología representa una poderosa herramienta para mejorar la calidad diagnostica y la eficiencia operativa, aunque su integración debe ser cuidosamente gestionada, considerando tanto los avances técnicos como los aspectos éticos y prácticos involucrados. ER - @misc{10596_64852, author = {Caicedo Cobos Andrés Fernando and Caraballo Caldera Ingris Paola and Rodríguez Gutiérrez Nilxon Hayr and Barrios Parejo Rafael De Jesús and Mendoza Jiménez Yujeidis}, title = {Inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médica}, year = {2024-11-29}, abstract = {La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en la interpretación de imágenes médicas en el campo de la radiología. Su implementación, especialmente a través de tecnologías como el aprendizaje profundo (Deep learning). Este estudio tiene como objetivo explorar cómo la inteligencia artificial (IA) puede superar las limitaciones actuales en precisión, velocidad y accesibilidad en la interpretación de imágenes médicas, evaluando su impacto en la práctica clínica y en la radiología digital, así como las implicaciones éticas y profesionales de su integración. La metodología de estudio es cualitativa de tipo documental. Para finalizar, la IA es la radiología representa una poderosa herramienta para mejorar la calidad diagnostica y la eficiencia operativa, aunque su integración debe ser cuidosamente gestionada, considerando tanto los avances técnicos como los aspectos éticos y prácticos involucrados.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852} }RT Generic T1 Inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médica A1 Caicedo Cobos, Andrés Fernando A1 Caraballo Caldera, Ingris Paola A1 Rodríguez Gutiérrez, Nilxon Hayr A1 Barrios Parejo, Rafael De Jesús A1 Mendoza Jiménez, Yujeidis YR 2024-11-29 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852 AB La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en la interpretación de imágenes médicas en el campo de la radiología. Su implementación, especialmente a través de tecnologías como el aprendizaje profundo (Deep learning). Este estudio tiene como objetivo explorar cómo la inteligencia artificial (IA) puede superar las limitaciones actuales en precisión, velocidad y accesibilidad en la interpretación de imágenes médicas, evaluando su impacto en la práctica clínica y en la radiología digital, así como las implicaciones éticas y profesionales de su integración. La metodología de estudio es cualitativa de tipo documental. Para finalizar, la IA es la radiología representa una poderosa herramienta para mejorar la calidad diagnostica y la eficiencia operativa, aunque su integración debe ser cuidosamente gestionada, considerando tanto los avances técnicos como los aspectos éticos y prácticos involucrados. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Aprendizaje Profundo Google Scholar
    Diagnósticos Médicos Google Scholar
    Inteligencia Artificial Google Scholar
    Interpretación de Imágenes Médicas Google Scholar
    Radiología Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_corozal
    Metadata
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    PDF Document
    Description of the content
    La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en la interpretación de imágenes médicas en el campo de la radiología. Su implementación, especialmente a través de tecnologías como el aprendizaje profundo (Deep learning). Este estudio tiene como objetivo explorar cómo la inteligencia artificial (IA) puede superar las limitaciones actuales en precisión, velocidad y accesibilidad en la interpretación de imágenes médicas, evaluando su impacto en la práctica clínica y en la radiología digital, así como las implicaciones éticas y profesionales de su integración. La metodología de estudio es cualitativa de tipo documental. Para finalizar, la IA es la radiología representa una poderosa herramienta para mejorar la calidad diagnostica y la eficiencia operativa, aunque su integración debe ser cuidosamente gestionada, considerando tanto los avances técnicos como los aspectos éticos y prácticos involucrados.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Diplomado de profundización para grado
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852
    Collections
    • Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital [137]
    Usage guidesNormativityGuidelines for the advisor work direcorGuidelines for the student who loads degree workAPA 7 Edition StandardsTips APA 7 Edition Standards

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