El radiólogo y la inteligencia artificial en COVID-19 concordancia del índice de severidad pulmonar por tomografía entre el servicio de radiografía y software de inteligencia artificial (Thirona) en pacientes con diagnóstico de COVID-19 del hospital general de Mexicali en el mes de marzo a agosto del 2020 [recurso electrónico] / Moisés Sotelo Robinson ; director, Cristian Germán Malvido Torres
Tipo de material:
Archivo de ordenadorDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2021Descripción: 1 recurso en línea, 37 p. : il. colTema(s): COVID-19 (enfermedad) -- Tesis y disertaciones académicasClasificación LoC:RA644 .C67 | S68 2021Recursos en línea: Tesis digital 
Nota de disertación: Tesis (Especialidad) -- Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Medicina, Mexicali, 2021 Resumen: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha esparcido por todo el
mundo desde el inicio del 2020. El virus es altamente contagioso y puede presentarse como
síndrome de distrés respiratorio agudo y/o falla orgánica múltiple en casos más severos. En
Enero 30 del 2020 fue declarada como una “emergencia de salud de interés internacional”
por la Organización Mundial de Salud (1).
La enfermedad es típicamente confirmada con pruebas de reacción en cadena de la
polimerasa con transcriptasa inversa (TR-PCR), sin embargo, se ha reportado que la
sensibilidad de esta prueba no sea tan alta para el propósito de detección temprana y
tratamiento oportuno de la enfermedad (1). La tomografía computarizada, como un método
no invasivo, puede identificar ciertas manifestaciones pulmonares características asociadas
con COVID-19 de forma temprana, es por esto que la TC puede servir como un método
diagnóstico efectivo (1).
La inteligencia Artificial ha demostrado un notable progreso en tareas de reconocimiento,
caracterización y monitoreo de imágenes lo cual puede proveer de una evaluación
cuantitativa de manera automatizada, misma que puede ser cada más mas precisa y
reproducible si se integra al flujo de trabajo clínico como una herramienta para asistir al
radiólogo (2).
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Facultad de Medicina | Colección de Tesis | RA644 .C67 S68 2021 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | MED016277 |
Especialidad Imagenología Diagnóstica y Terapéutica
Tesis (Especialidad) -- Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Medicina, Mexicali, 2021
Incluye referencias bibliográficas.
La enfermedad por coronavirus (COVID-19) se ha esparcido por todo el
mundo desde el inicio del 2020. El virus es altamente contagioso y puede presentarse como
síndrome de distrés respiratorio agudo y/o falla orgánica múltiple en casos más severos. En
Enero 30 del 2020 fue declarada como una “emergencia de salud de interés internacional”
por la Organización Mundial de Salud (1).
La enfermedad es típicamente confirmada con pruebas de reacción en cadena de la
polimerasa con transcriptasa inversa (TR-PCR), sin embargo, se ha reportado que la
sensibilidad de esta prueba no sea tan alta para el propósito de detección temprana y
tratamiento oportuno de la enfermedad (1). La tomografía computarizada, como un método
no invasivo, puede identificar ciertas manifestaciones pulmonares características asociadas
con COVID-19 de forma temprana, es por esto que la TC puede servir como un método
diagnóstico efectivo (1).
La inteligencia Artificial ha demostrado un notable progreso en tareas de reconocimiento,
caracterización y monitoreo de imágenes lo cual puede proveer de una evaluación
cuantitativa de manera automatizada, misma que puede ser cada más mas precisa y
reproducible si se integra al flujo de trabajo clínico como una herramienta para asistir al
radiólogo (2).
