Rol del deep learning para el análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgica

Dávila Muñoz, Doménica Vanessa

Rol del deep learning para el análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgica

dc.contributor.advisor	Coronel Montero, Jorge Sebastián
dc.contributor.author	Dávila Muñoz, Doménica Vanessa
dc.contributor.cedula	0107403289	es_ES
dc.coverage	Cuenca -Ecuador	es_ES
dc.date.accessioned	2022-12-12T22:23:07Z
dc.date.available	2022-12-12T22:23:07Z
dc.date.issued	2022
dc.description	Introducción:El desarrollo de la ciencia,la investigacióntecnológicaen función de la humanidad ha requerido la implementación de nuevos métodostecnológicosen el campo de la salud para el diagnóstico oportuno de enfermedades produciéndoseun crecimiento en la aplicación de la inteligencia artificialObjetivo: Establecer el roldel deep learningpara análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgicaMetodología:Se utilizaron bases de datoscomoMedLine,ScienceDirect, Scielo,PubMed,Dialnet. Se implementóelmétodo estratégicoPICO. Se delimitaronlas palabras claves o descriptores para la búsqueda en las diferentes bases de datos. Las palabras claves a utilizar en combinación con operadores booleanos (OR, AND, NO) fueron:“inteligencia artificial”, “deep learning”, “deep learning+imágenes histológicas”, “deep learning+patología quirúrgica”. Se activaciónlos filtros: "Revisiones Sistemáticas", "idiomas inglés y español".Para evaluar elariesgo de sesgo de los artículos implementadosfue analizadocon el uso de laherramienta AMSTARResultados: Se incluyeron 8 artículos en la implementación de la Estrategia PICO, prevalecen los publicados en revistas de alto impacto. Se ha implementado el deep learningen diferentes especialidades médicas influyendo en una mejora en los servicios favoreciéndose la predicción de los riesgos y el diagnóstico preciso con una atención más personalizada a los pacientes.Conclusiones:Los resultados obtenidos en este estudio revelan las potencialidadesde la inteligencia artificial y deep learning, en los servicios de salud, pero se requieren más estudios de su aplicación tanto en la práctica del campoclínico, así como la académica y finalmentela investigación.	es_ES
dc.description.uri	Tesis	es_ES
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.format.extent	77 páginas	es_ES
dc.identifier.citation	VANCUOVER: Dávila D. Rol del deep learning para el análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgica. Médico. Cuenca-Ecuador. Universidad Católica de Cuenca. 2022. [citado el DIA de MES de AÑO]. Disponible en: (dirección url en donde está el documento)	es_ES
dc.identifier.other	9BT2022-MTI126
dc.identifier.uri	https://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/13113
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Católica de Cuenca.	es_ES
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	es_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Cuenca	es_ES
dc.source	Repositorio Institucional - UCACUE	es_ES
dc.subject	INTELIGENCIA ARTIFICIAL	es_ES
dc.subject	DEEP LEARNING	es_ES
dc.subject	PATOLOGÍA QUIRÚRGICA	es_ES
dc.subject	DIAGNÓSTICO	es_ES
dc.subject	IMAGEN DIGITAL	es_ES
dc.title	Rol del deep learning para el análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgica	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/review	es_ES
thesis.degree.discipline	Salud humana	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Cuenca. Unidad Académica de Salud y Bienestar. Medicina	es_ES
thesis.degree.level	Título Profesional	es_ES
thesis.degree.name	Médico	es_ES
thesis.degree.program	Presencial	es_ES

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Nombre:: 9BT2022-MTI126-Dávila Muñoz, Doménica Vanessa.pdf
Tamaño:: 1.2 MB
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Descripción:: Rol del deep learning para el análisis de imágenes histológicas en patología quirúrgica

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