CovidCTNet, es una plataforma de código abierto basada en aprendizaje profundo que es capaz de diagnosticar COVID-19 utilizando pequeñas imágenes de tomografías computarizadas. El diagnóstico
EL NHSX cuenta con una base de datos recolectados durante la pandemia de más de 40 mil tomografías computarizadas, así como rayos x e imágenes
A través de tomografías computarizadas este método de diagnóstico a través de un algoritmo basado en aprendizaje profundo, investigadores planean desarrollar un sistema más eficaz
El estudio fue publicado en la revista científica Radiology, y tiene como propósito la creación de un algoritmo basado en aprendizaje profundo de alta sensibilidad
Previo a la pandemia la cifra era de 250 consultas diarias utilizando telemedicina, ahora el número oscila entre las 15 mil atenciones diarias. La telemedicina
Investigadores del Reino Unido y Estados Unidos descubrieron que la Inteligencia Artificial (IA), de Google puede mejorar el diagnóstico de cáncer de mama. En una
Un equipo de investigadores de la Emory University y los Hospitales Universitarios (UH) de Cleveland publicaron un estudio que utiliza aprendizaje profundo para la evaluación
La aplicación de un modelo desarrollado por Google para la detección de tuberculosis con la misma precisión que radiólogos fue explorada en un estudio publicado
Investigadores en China desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo que sería capaz de mejorar la clasificación de tumores cerebrales y su diagnóstico. Estudio publicado en
El algoritmo diseñado a través de Inteligencia Artificial (IA), podría ayudar a los médicos a detectar de manera rápida las fracturas en pacientes de emergencias
