Plataforma de apoyo en el diagnóstico de COVID y otras patologías mediante Deep Learning

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UDC.coleccionInvestigaciónes_ES
UDC.conferenceTitleXXV Congreso Nacional de Informática de la Saludes_ES
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Informaciónes_ES
UDC.endPage105es_ES
UDC.grupoInvGrupo de Visión Artificial e Recoñecemento de Patróns (VARPA)es_ES
UDC.journalTitleInfors@lud: compartiendo datos, información y conocimiento en salud: XXV Congreso Nacional de Informática de la Salud: 2022.es_ES
UDC.startPage103es_ES
dc.contributor.authorMolares-Ulloa, Andrés
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorRamos, Lucía
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorCostas Mora, Marta
dc.contributor.authorFlores Rodríguez, Cristina
dc.contributor.authorCordeiro-Rodríguez, Mónica
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2024-06-21T08:15:01Z
dc.date.available2024-06-21T08:15:01Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionCongreso celebrado en el Hotel NH Collection, Madrid (España), el 22-24 de marzo de 2022es_ES
dc.description.abstractLa gravedad de la pandemia producida por la Covid-19 ha promovido el desarrollo de proyectos que buscan soluciones a la crisis sanitaria derivada de esta enfermedad. El Complejo Hospitalario Universitario A Coruña (CHUAC) con el liderazgo del Grupo de Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones (VARPA) del INIBIC-UDC han participado en un proyecto nacional con el fin de desarrollar un sistema de diagnóstico temprano de Covid-19 y otras patologías a partir de radiografías de tórax mediante técnicas de inteligencia artificial [1, 2, 3]. La incorporación al sistema sanitario público de sistemas expertos desarrollados en el ámbito académico presenta dos retos principales: El grado de aceptación de una herramienta novedosa por parte de los usuarios y el correcto manejo de información sensible. En este trabajo se muestra como desde el CHUAC se han afrontado estos retos a la hora de incorporar el sistema inteligente a la rutina de los facultativos.es_ES
dc.identifier.citationMolares-Ulloa, Andrés, Joaquim de Moura, Lucía Ramos, Jorge Novo Buján, Marta Costas Mora, Cristina Flores Rodríguez, Mónica Cordeiro-Rodríguez, and Marcos Ortega Hortas. “Plataforma de Apoyo En El Diagnóstico de COVID y Otras Patologías Mediante Deep Learning.” In Infors@lud: Compartiendo Datos, Información y Conocimiento en Salud: XXV Congreso Nacional de Informática de La Salud: 2022., 103–5. Madrid, 2022.es_ES
dc.identifier.isbn978-84-09-38082-4
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/37254
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.urihttps://seis.es/wp-content/uploads/2022/04/Libro-de-Comunicaciones-Inforsalud-2022.pdfes_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.subjectCOVID-19es_ES
dc.subjectDiagnóstico médicoes_ES
dc.subjectRadiografías de toraxes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.titlePlataforma de apoyo en el diagnóstico de COVID y otras patologías mediante Deep Learninges_ES
dc.typeconference outputes_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication028dac6b-dd82-408f-bc69-0a52e2340a54
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