Thesis Aplicación basada en Inteligencia Artificial que asista a radiólogos en estudios de Diagnóstico Diferencial de tomografías torácicas
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Date
2024
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Universidad Técnica Federico Santa María
Abstract
La 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.
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Keywords
MLOps, CMBIR, Diagnóstico diferencial
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Campus
Campus Casa Central Valparaíso