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Mamografía basada en Deep Learning y su impacto en Cáncer de Mama
Una nueva investigación publicada en Radiology presenta AsymMirai, un modelo emergente de mamografía basado en deep learning que utiliza la disimilitud bilateral para predecir el riesgo de cáncer de mama a cinco años con un rendimiento comparable a un modelo previo de...
Carga Progresiva en la Nube: ¿Un beneficio para los flujos de trabajo en radiología?
La lectura y análisis de imágenes médicas de gran tamaño, como tomografías computarizadas (TC) y estudios de tomosíntesis mamaria, puede verse afectada por la lentitud en la carga de dichas imágenes en los sistemas tradicionales. Una nueva funcionalidad implementada...
ChatGPT y Nódulos Tiroideos: a la vanguardia en la detección por ultrasonido
La ecografía (US) es una herramienta fundamental para la evaluación de nódulos tiroideos, pero el diagnóstico preciso puede resultar desafiante. Una nueva investigación publicada en la revista Radiology explora el potencial de los modelos de lenguaje grande (LLMs)...
¿Radiografía de tórax con inteligencia artificial: Competencia para la TC de tórax?
¿Puede competir la radiografía de tórax con inteligencia artificial con la tomografía computarizada de tórax? En la sesión "Radiografía de tórax: ¿Permanecerá o desaparecerá?" del ECR 2024 se plantearon estas preguntas, pero al menos en 2024, la respuesta sigue sin...
