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14 La Inteligencia Artificial Diagnostica Enfermedades
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Puede la IA realizar diagnóstico de enfermedades? • • referencias • Algoritmos de IA, como redes neuronales profundas (deep learning), son capaces de identificar patrones complejos en imágenes que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano • Zhou, L., Wang, J., Yu, S., Wu, G., Wei, Q., Deng, Y., Wu, X., Cui, X., amp; Dietrich, C. (2019). Artificial intelligence in medical imaging of the liver. World Journal of Gastroenterology, 25, 672 - 682. https://doi.org/10.3748/wjg.v25.i6.672. • también mejorando la precisión y la rapidez en la clasificación de enfermedades, como el cáncer de mama a partir de mamografías, resonancias magnéticas y ultrasonidos • Sheth, D., amp; Giger, M. (2019). Artificial intelligence in the interpretation of breast cancer on MRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 51. https://doi.org/10.1002/jmri.26878. • Preparar los datos correctamente es crucial para el entrenamiento y validación de algoritmos, lo que permite que la IA realice predicciones y diagnósticos más precisos • Willemink, M., Koszek, W., Hardell, C., Wu, J., Fleischmann, D., Harvey, H., Folio, L., Summers, R., Rubin, D., amp; Lungren, M. (2020). Preparing Medical Imaging Data for Machine Learning.. Radiology, 192224 . https://doi.org/10.1148/radiol.202019.... • en áreas como la detección de cáncer de pulmón y mama, donde actúa como una segunda opinión para los radiólogos, ayudando a reducir errores y a mejorar la eficiencia • Shiraishi, J., Li, Q., Appelbaum, D., amp; Doi, K. (2011). Computer-aided diagnosis and artificial intelligence in clinical imaging.. Seminars in nuclear medicine, 41 6, 449-62 . https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed..... • Las CNNs se utilizan para segmentar y clasificar áreas específicas de las imágenes médicas, como el cerebro en una resonancia magnética (MRI) • Moghaddam, M., amp; Soltanian-Zadeh, H. (2011). Medical Image Segmentation Using Artificial Neural Networks. . https://doi.org/10.5772/16103. • Algunas redes, como las redes neuronales acopladas por pulsos (PCNN), son eficientes en la eliminación de ruido y en la detección precisa de bordes en las imágenes médicas, lo que mejora la claridad de las estructuras anatómicas y ayuda en el diagnóstico clínico • Bernal, J., Kushibar, K., Asfaw, D., Valverde, S., Oliver, A., Martí, R., amp; Lladó, X. (2017). Deep convolutional neural networks for brain image analysis on magnetic resonance imaging: a review. Artificial intelligence in medicine, 95, 64-81 . https://doi.org/10.1016/j.artmed.2018....
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