Antonini, Sergio2026-03-022025-11-10https://hdl.handle.net/20.500.12272/14622Hoy, los hospitales públicos de la Provincia de Buenos Aires enfrentan desafíos significativos en el diagnóstico de enfermedades respiratorias, oseas y circulatorias mediante imágenes de rayos X del tórax. La interpretación de estas imágenes puede ser subjetiva y propensa a errores, lo que resulta en diagnósticos tardíos, tratamiento inadecuado y una carga adicional para el sistema de salud. En respuesta a esta problemática, proponemos la implementación de una herramienta basada en Deep Learning e Inteligencia Artificial (IA) para la detección automatizada de anomalías en imágenes de rayos X del tórax en cada hospital público de la provincia.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/IASaludMachine learningDiagnósticoRedes neuronalesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCC BY-NC-ND (Autoría – No Comercial - No derivadas) Se autoriza únicamente la reproducción y distribución del material siempre que se reconozca la autoría del autor o autora. No permite el uso comercial ni permite la creación de obras derivadas