Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Marín Mora, Cristian Andrés | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_corozal | |
| dc.creator | Caicedo Cobos, Andrés Fernando | |
| dc.creator | Caraballo Caldera, Ingris Paola | |
| dc.creator | Rodríguez Gutiérrez, Nilxon Hayr | |
| dc.creator | Barrios Parejo, Rafael De Jesús | |
| dc.creator | Mendoza Jiménez, Yujeidis | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-02T22:52:03Z | |
| dc.date.available | 2024-12-02T22:52:03Z | |
| dc.date.created | 2024-11-29 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64852 | |
| dc.description.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. | |
| dc.format | ||
| dc.title | Inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médica | |
| dc.type | Diplomado de profundización para grado | |
| dc.subject.keywords | Aprendizaje Profundo | |
| dc.subject.keywords | Diagnósticos Médicos | |
| dc.subject.keywords | Inteligencia Artificial | |
| dc.subject.keywords | Interpretación de Imágenes Médicas | |
| dc.subject.keywords | Radiología | |
| dc.description.abstractenglish | Artificial intelligence (AI) has emerged as a key tool in the interpretation of medical images in the field of radiology. Its implementation, especially through technologies such as deep learning. This study aims to explore how artificial intelligence (AI) can overcome current limitations in accuracy, speed and accessibility in the interpretation of medical images, evaluating its impact on clinical practice and digital radiology, as well as the ethical and integration professionals. The study methodology is qualitative, documentary type. Finally, AI in radiology represents a powerful tool to improve diagnostic quality and operational efficiency, although its integration must be carefully managed, considering both the technical advances and the ethical and practical aspects involved. | |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ipcaraballoc.pdf | 350.78 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
