Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de imágenes diagnóstico
la prevención y el seguimiento de algunos tratamientos médicos. Esta tecnología de vanguardia es ampliamente utilizada en el procesamiento de imágenes médicas debido a su eficiencia para revelar enfermedades o cuerpos extraños en un tiempo más corto. El presente artículo revisa algunas caracter...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Francisco de Paula Santander
2021-07-01
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| Series: | Ecomatemático |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ecomatematico/article/view/3237 |
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|---|---|
| author | Adriana Milena Machacado Rojas Lilia Edith Aparicio Pico |
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| collection | DOAJ |
| description | la prevención y el seguimiento de algunos tratamientos médicos. Esta tecnología de vanguardia es ampliamente utilizada en el procesamiento de imágenes médicas debido a su eficiencia para revelar enfermedades o cuerpos extraños en un tiempo más corto.
El presente artículo revisa algunas características, después de una recopilación de información, sobre el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de enfermedades por imágenes. Para cumplir con esto, fue necesario indagar sobre algunos tipos de Diagnóstico por Imagen (DI) como tomografía computarizada, ultrasonido, resonancia magnética y radiología. La investigación arrojó que el primer tipo de DI es el más utilizado y conocido por los centros de salud y laboratorios que brindan este tipo de servicio en Colombia. Esto puede deberse a múltiples factores, principalmente a su amplia disponibilidad, su fácil funcionamiento, su escaso uso de radiación y su bajo costo. De hecho, su aprobación como método en la detección de diversas enfermedades es tan simple que no requiere más trámites administrativos.
Por lo tanto, esta revisión pretende presentar brevemente al lector la información técnica en cuanto a imágenes médicas. Primero, presentando algunos métodos y funciones. En segundo lugar, mostrando los avances más recientes en este campo de estudio y su contribución a la mitigación del problema de salud pública más reciente llamado nuevo coronavirus. |
| format | Article |
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| institution | Matheson Library |
| issn | 1794-8231 |
| language | Spanish |
| publishDate | 2021-07-01 |
| publisher | Universidad Francisco de Paula Santander |
| record_format | Article |
| series | Ecomatemático |
| spelling | doaj-art-e9f82ff58b7b48e08e97ab1ae40fd2c72025-07-03T21:42:25ZspaUniversidad Francisco de Paula SantanderEcomatemático1794-82312021-07-01122100111https://doi.org/10.22463/17948231.3237Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de imágenes diagnósticoAdriana Milena Machacado Rojas0https://orcid.org/0000-0001-5140-6420Lilia Edith Aparicio Pico1Universidad Distrital Francisco José de CaldasUniversidad Distrital Francisco José de Caldasla prevención y el seguimiento de algunos tratamientos médicos. Esta tecnología de vanguardia es ampliamente utilizada en el procesamiento de imágenes médicas debido a su eficiencia para revelar enfermedades o cuerpos extraños en un tiempo más corto. El presente artículo revisa algunas características, después de una recopilación de información, sobre el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de enfermedades por imágenes. Para cumplir con esto, fue necesario indagar sobre algunos tipos de Diagnóstico por Imagen (DI) como tomografía computarizada, ultrasonido, resonancia magnética y radiología. La investigación arrojó que el primer tipo de DI es el más utilizado y conocido por los centros de salud y laboratorios que brindan este tipo de servicio en Colombia. Esto puede deberse a múltiples factores, principalmente a su amplia disponibilidad, su fácil funcionamiento, su escaso uso de radiación y su bajo costo. De hecho, su aprobación como método en la detección de diversas enfermedades es tan simple que no requiere más trámites administrativos. Por lo tanto, esta revisión pretende presentar brevemente al lector la información técnica en cuanto a imágenes médicas. Primero, presentando algunos métodos y funciones. En segundo lugar, mostrando los avances más recientes en este campo de estudio y su contribución a la mitigación del problema de salud pública más reciente llamado nuevo coronavirus.https://revistas.ufps.edu.co/index.php/ecomatematico/article/view/3237inteligencia artificialredes neuronalesimágenesautomáticodiágnosticotécnicasprecisión |
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