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Thesis
Aplicación basada en Inteligencia Artificial que asista a radiólogos en estudios de Diagnóstico Diferencial de tomografías torácicas

dc.contributor.correferenteOlivares Roncagliolo, Patricio Andres
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónica
dc.contributor.guiaAraya Lopez, Mauricio Alejandro
dc.coverage.spatialCampus Casa Central Valparaíso
dc.creatorOporto Aros, Piero
dc.date.accessioned2025-01-23T17:27:14Z
dc.date.available2025-01-23T17:27:14Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa pandemia de COVID-19 ha llevado a un aumento significativo en la demanda de servicios de salud, destacando la necesidad de herramientas y sistemas que permitan diagnósticos precisos y eficientes. Los profesionales de la salud enfrentan el desafío de proporcionar resultados tempranos y exactos, lo que requiere una exploración exhaustiva de diversos diagnósticos diferenciales. Para abordar esta necesidad, el grupo ALPACS ha desarrollado Proximity, una plataforma de software diseñada para trabajar de manera interoperable con bases de datos de imágenes médicas (PACS) y reportes clínicos. Proximity utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial, incluidas redes neuronales convolucionales (CNN) y procesamiento de lenguaje natural (NLP), para analizar y extraer información significativa de grandes conjuntos de datos de manera eficiente. El objetivo principal de Proximity es la recuperación de imágenes médicas basadas en contenido (CBMIR), utilizando volúmenes tridimensionales de tomografías computarizadas (CT) de tórax como consulta inicial. El software recupera y muestra imágenes anonimizadas de pacientes previamente diagnosticados con condiciones visualmente similares, ayudando a los especialistas en salud en el proceso de diagnóstico diferencial para una amplia gama de enfermedades. Al integrar tecnologías avanzadas, Proximity mejora significativamente la atención médica, proporcionando un soporte crucial para diagnósticos precisos e investigaciones médicas avanzadas.
dc.description.programIngeniería Civil Telemática
dc.format.extent79 páginas
dc.identifier.barcode3560900285650
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/73508
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Técnica Federico Santa María
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMLOps
dc.subjectCMBIR
dc.subjectDiagnóstico diferencial
dc.titleAplicación basada en Inteligencia Artificial que asista a radiólogos en estudios de Diagnóstico Diferencial de tomografías torácicas
dspace.entity.typeTesis

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