Universidad San Sebastián  
 

Repositorio Institucional Universidad San Sebastián

Búsqueda avanzada

Descubre información por...

 

Título

Ver títulos
 

Autor

Ver autores
 

Tipo

Ver tipos
 

Materia

Ver materias

Buscar documentos por...




Mostrar el registro sencillo del ítem

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 PDF
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

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile