Valoración de algoritmo de inteligencia artificial en la identificación de hallazgos en radiografías de tórax de pacientes diagnosticados con neumonía por COVID 19
La pandemia causada por el SARS-COV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) o COVID-19 fue declarada emergencia global por la Organización Mundial de la Salud en marzo del 2020 y ha generado más de 6 millones de muertes confirmadas a diciembre del 2022. La prueba de elección o Gold Stand...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis |
| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://eprints.uanl.mx/24528/6/24528.pdf |
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| author | Hernández Rangel, Eduardo |
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| description | La pandemia causada por el SARS-COV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2) o COVID-19 fue declarada emergencia global por la Organización Mundial de la Salud en marzo del 2020 y ha generado más de 6 millones de muertes confirmadas a diciembre del 2022. La prueba de elección o Gold Standard para el diagnóstico de COVID-19, es la reacción en cadena de polimerasa con transcripción reversa (RT-PCR). Sin embargo, su acceso era muy limitado durante la etapa inicial de la pandemia. Diversos estudios han demostrado la utilidad de la IA en la detección de neumonía por COVID-19 en radiografías de tórax, sin embargo, la falta de bases de datos de pacientes mexicanos, suficientemente robustas y adecuadamente anotadas para poder implementarlos o crearlos.
Objetivo: Valorar la capacidad de detectar de forma automática hallazgos característicos de neumonía por COVID-19 en radiografías de tórax realizada por un algoritmo de inteligencia artificial en comparación con radiólogos expertos y residentes de radiología de ultimo año. |
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| publishDate | 2023 |
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