Análisis y diagnóstico temprano de patologías respiratorias con reconocimiento por IA
dc.contributor.advisor | Bustos Thames , María Silvia | |
dc.creator | Chaile , Mauricio Javier | |
dc.creator | Contreras , Gonzalo Nahuel | |
dc.creator | Juarez , Julian | |
dc.creator | Muñoz , María Florencia | |
dc.date.accessioned | 2025-02-14T20:48:01Z | |
dc.date.issued | 2024-08-19 | |
dc.description.abstract | Nuestro proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación web para el sanatorio Galeno S.C.e.I, con el fin de de colaborar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades pulmonares de manera más eficiente y precisa utilizando inteligencia artificial. Nuestro objetivo principal es asistir y ayudar a médicos a realizar diagnósticos de estas patologías, a través del análisis de radiografías de tórax de una forma más rápida y eficiente, brindando recomendaciones y reportes sobre los distintos casos. El sistema está compuesto por cinco módulos: 1. Pacientes: Permite realizar el alta, baja, y modificación de los pacientes del sanatorio. 2. Médicos: Permite realizar el alta, baja, búsqueda y modificación de los médicos del sanatorio. 3. Radiólogos: Permite realizar el alta, baja, búsqueda y modificación de los radiólogos del sanatorio. 4. Secretarios: Permite realizar el alta, baja, búsqueda y modificación de los secretarios del sanatorio. Además, estos actuarán como administradores, pudiendo gestionar médicos, radiólogos y pacientes. 5. Diagnóstico: Permite subir las radiografías de tórax para que el sistema realice el diagnóstico del tipo de patología. También permite a los médicos ver recomendaciones de tratamientos y enviar el diagnóstico por correo electrónico al paciente que lo solicite. Además, el sistema ofrecerá una serie de reportes estadísticos y geográficos, de acuerdo a las enfermedades clasificadas por la IA y la localización de los pacientes en Tucumán | |
dc.description.affiliation | Fil: Chaile Mauricio Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina. | |
dc.description.affiliation | Fil: Contreras Gonzalo Nahuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina. | |
dc.description.affiliation | Fil: Juarez Julian. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina. | |
dc.description.affiliation | Fil: Muñoz María Florencia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Tucumán; Argentina. | |
dc.format | ||
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/12197 | |
dc.language.iso | es | |
dc.relation.references | Boehringer Ingelheim (https://www.boehringer-ingelheim.com/sa) | |
dc.relation.references | Healthcare Technology Network (https://www.healthtechnet.net/) | |
dc.relation.references | INECO (https://www.ineco.org.ar/) | |
dc.relation.references | Científicos tucumanos realizan diagnósticos por medio de inteligencia artificial (https://www.argentinainvestiga.edu.ar/noticia.php?titulo=cientficos_tucumanos_realizan_diagnsticos_por_m edio_de_inteligencia_artificial&id=5281) | |
dc.relation.references | CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning (https://stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/) | |
dc.relation.references | Google IA https://ai.google/ | |
dc.relation.references | Lunit INSIGHT CXR (https://www.lunit.io/en/products/cxr) | |
dc.relation.references | Aidoc (https://www.aidoc.com/) | |
dc.relation.references | Zebra Medical Vision (https://www.zebra.com/la/es/solutions/industry/healthcare.html) | |
dc.relation.references | Metodologias de desarrollo (https://www.universitatcarlemany.com/actualidad/blog/metodologias-de-desarrollo-de-software/) | |
dc.relation.references | CRISP-DM (https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overview) | |
dc.rights | CC0 1.0 Universal | en |
dc.rights.holder | Chaile Mauricio Javier | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ | |
dc.rights.use | Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos) | |
dc.subject | Inteligencia artificial | |
dc.subject | Salud | |
dc.title | Análisis y diagnóstico temprano de patologías respiratorias con reconocimiento por IA | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.version | acceptedVersion |