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dc.contributor.advisorMarín Mora, Cristian Andrés
dc.coverage.spatialcead_-_ibagué
dc.creatorAndrade Varón, Angie Mariana
dc.creatorDuarte Sandoval, Paula Andrea
dc.creatorQuintero Calderón, Lizeth
dc.creatorPulido Castillo, Angie Katherin
dc.creatorVargas González, Andrea Yiseth
dc.date.accessioned2024-08-08T22:44:30Z
dc.date.available2024-08-08T22:44:30Z
dc.date.created2024-05-29
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/63272
dc.description.abstractEste proyecto de investigación se centra en mejorar la precisión del diagnóstico en imágenes médicas mediante la integración de sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Aborda la corrección de errores interpretativos y factores técnicos en radiología. El estudio destaca los desafíos que enfrenta el diagnóstico radiológico, enfatizando los errores y discrepancias comunes que ocurren, lo que lleva a la necesidad de mejorar el rendimiento del diagnóstico. Al explorar el impacto de la IA en las imágenes médicas, el proyecto pretende aprovechar los algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos de imágenes radiológicas, detectar patrones sutiles y reducir los errores de diagnóstico. La investigación subraya el potencial de la IA para complementar a los radiólogos en la interpretación de imágenes y, en última instancia, mejorar la precisión del diagnóstico y los resultados de los pacientes. Palabras Clave: Inteligencia Artificial (IA), Precisión Diagnostica, Errores de Interpretación, Radiología, Aprendizaje Automático, Flujo de Trabajo
dc.formatpdf
dc.titleIdentificar los errores interpretativos y factores técnicos que pueden ser solucionados mediante la implementación de sistemas de inteligencia artificial
dc.typeDiplomado de profundización para grado
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial (IA)
dc.subject.keywordsAprendizaje Automático
dc.subject.keywordsRadiología
dc.subject.keywordsSalud
dc.description.abstractenglishThis research project focuses on improving the accuracy of diagnosis in medical images through the integration of Artificial Intelligence (AI) systems. Addresses the correction of interpretive errors and technical factors in radiology. The study highlights the challenges facing radiological diagnosis, emphasizing the common errors and discrepancies that occur, leading to the need to improve diagnostic performance. By exploring the impact of AI on medical imaging, the project aims to leverage AI algorithms to analyze large data sets of radiology images, detect subtle patterns and reduce diagnostic errors. The research highlights the potential for AI to complement radiologists in image interpretation and ultimately improve diagnostic accuracy and patient outcomes. Key words: Artificial Intelligence (AI), Diagnostic Accuracy, Interpretation Errors, Radiology, Machine Learning, Workflow
Appears in Collections:Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital

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