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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77343| Title: | La inteligencia artificial (IA) aplicada en la radiología para la detección temprana de patologías |
| metadata.dc.creator: | Gallego Piña, Enlly Yurley Luna Martínez, Jhon Jaiver Sierra Bedoya, Johan Alexander Chiquillo Yepes, Rafael Emilio Cogollo López, Yairis Janeth |
| metadata.dc.date.created: | 2025-12-13 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Aprendizaje Automático Control de Calidad Diagnóstico Médico Inteligencia Artificial Radiología Digital |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Diplomado de profundización para grado |
| Abstract: | En la medicina actual vemos como la radiología es utilizada no solamente para el diagnóstico de diversas enfermedades si no también, para el tratamiento de estas, la incorporación de la IA en esta rama se ha evidenciado su aplicación en la TC incorporando algoritmos de aprendizaje automático y profundo para analizar imágenes médicas, esta aplicación se observa en los sistemas CAD que resaltan automáticamente las regiones de interés en las imágenes, como nódulos pulmonares o microcalcificaciones en mamografías, detectar enfermedades específicas, como la tuberculosis en radiografías de tórax, y para caracterizar lesiones en imágenes abdominales y pélvicas, y la evaluación del crecimiento anormal de tejido en imágenes cerebrales. Se puede implementar un sistema numérico con algoritmos específicos, que nos ayuden a evaluar apariciones tempranas de patologías o sus rasgos generales en pacientes con antecedentes de estas enfermedades, alimentadas con una base de datos de imágenes o diagnósticos médicos oportunos, los cuales estarán ligados al programa diseñado y constantemente actualizado con información relevante y la oportunidad de alimentarse de datos depositados en la red. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/77343 |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_medellín |
| Appears in Collections: | Diplomado de Profundización en Control de la Calidad en Radiología Digital |
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