Caracterización automática de heridas crónicas: una revisión sistemática
Introducción: actualmente, el campo de la medicina ha experimentado un creciente interés en el uso de inteligencia artificial combinado con otras tecnologías de la información, para la interpretación, clasificación y predicción de patologías y lesiones de imágenes médicas de forma automatizada debid...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Cartagena
2024-10-01
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| Series: | Revista Ciencias Biomédicas |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unicartagena.edu.co/index.php/cbiomedicas/article/view/4834 |
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| Summary: | Introducción: actualmente, el campo de la medicina ha experimentado un creciente interés en el uso de inteligencia artificial combinado con otras tecnologías de la información, para la interpretación, clasificación y predicción de patologías y lesiones de imágenes médicas de forma automatizada debido a que han demostrado potencial para mejorar el desempeño médico. Métodos: se llevó a cabo una revisión de la literatura publicada en el periodo comprendido entre 2018 y marzo de 2024 que exploró el uso del aprendizaje profundo y automático en la clasificación, segmentación y detección de imágenes de heridas. Resultados: se encontraron numerosos estudios que investigan el uso de la IA en imágenes clínicas. Los resultados sugieren que estas tecnologías en el ámbito medico pueden reducir la carga de trabajo, estandarizar el diagnóstico, mejorar la precisión y el tratamiento e impactar positivamente en la calidad de la atención al paciente. Conclusión: el manejo de heridas crónicas es complejo por su etiología y la falta de habilidad visual del profesional médico, por esta razón, la automatización de heridas crónicas promete en un futuro cercano tener el potencial de mejorar la atención médica y la calidad de vida de los pacientes. |
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| ISSN: | 2215-7840 2389-7252 |