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dc.contributor | Universidad San Sebastián. Facultad de Ciencias de la Salud | |
dc.contributor.author | Rodríguez Cornejo, Camila Andrea | |
dc.contributor.author | Zapata Salazar, Poulette Isabel | |
dc.date.accessioned | 2020-11-15T05:16:31Z | |
dc.date.available | 2020-11-15T05:16:31Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.uss.cl/xmlui/handle/uss/738 | |
dc.description | Tecnología Médica. Licenciado en Tecnología Médica | |
dc.description.abstract | El cáncer es la segunda causa de muerte a nivel mundial y Chile es el país con la incidencia más alta del mundo en cáncer de las vías biliares lo que constituye un problema de salud pública al ser responsable de una alta tasa de mortalidad. Es por esto que el desarrollo de la Inteligencia Artificial orientada al diagnóstico por imágenes es una herramienta prometedora en la toma de decisiones médicas ya que ayuda a la interpretación de imágenes radiológicas más ágilmente. Objetivo. Crear un algoritmo de inteligencia artificial para el diagnóstico diferencial de colangiocarcinoma en las modalidades de tomografía computada y resonancia magnética para pacientes adultos. Materiales y métodos. Se recopilaron mediante diversas fuentes web, 41 casos de pacientes adultos diagnosticados con colangiocarcinoma que poseían imágenes de tomografía computada y/o resonancia magnética para analizar minuciosamente los hallazgos radiológicos presentes. Resultados. En base a los porcentajes de incidencia de los hallazgos radiológicos en todos los casos, se creó un algoritmo de inteligencia artificial que indica el porcentaje probabilístico del diagnóstico de colangiocarcinoma. Conclusiones. Luego de haber empleado el algoritmo de inteligencia artificial en dos casos de pacientes con diferentes modalidades, podemos afirmar que funciona de manera óptima ya que obtuvimos altos porcentajes diagnósticos de colangiocarcinoma en pacientes ya diagnosticados. | |
dc.format.mimetype | ||
dc.language.iso | es | |
dc.publisher | Universidad San Sebastián | |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | |
dc.subject | TESIS TECNOLOGÍA MÉDICA | |
dc.title | Creación de un algoritmo de inteligencia artificial para el diagnóstico diferencial de colangiocarcinoma, sistematizando sus hallazgos mediante el reporte de imágenes en tomografía computada y resonancia magnética. | |
dc.type | Tesis | |
dc.identifier.local | TE TMED R6961c 2018 | |
dc.contributor.guide | Cabrera Gómez, Cristian Fernando | |
dc.coverage.location | Santiago | |
uss.facultad | Medicina y Ciencia | |
uss.carrera | Tecnología Médica | |
uss.programa | Pregrado |