Molares-Ulloa, AndrésMoura, Joaquim deRamos, LucíaNovo Buján, JorgeCostas Mora, MartaFlores Rodríguez, CristinaCordeiro-Rodríguez, MónicaOrtega Hortas, Marcos2024-06-212024-06-212022Molares-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, 2022.978-84-09-38082-4http://hdl.handle.net/2183/37254Congreso celebrado en el Hotel NH Collection, Madrid (España), el 22-24 de marzo de 2022La 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.spaCOVID-19Diagnóstico médicoRadiografías de toraxInteligencia artificialconference outputopen access