Correction: Unassisted Clinicians Versus Deep Learning–Assisted Clinicians in Image-Based Cancer Diagnostics: Systematic Review With Meta-analysis (Preprint)

Xue, Peng; Si, Mingyu; Qin, Dongxu; Wei, Bingrui; Seery, Samuel; Ye, Zichen; Chen, Mingyang; Wang, Sumeng; Song, Cheng; Zhang, Bo; Ding, Ming; Zhang, Wenling; Bai, Anying; Yan, Huijiao; Dang, Le; Zhao, Yuqian; Rezhake, Remila; Zhang, Shaokai; Qiao, You‐Lin; Qu, Yimin; Jiang, Yu

doi:10.2196/preprints.49146

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“…En el estudio de Peng Xue et al (2023), se realiza un análisis sistemático acerca del rendimiento en el diagnóstico de médicos sin asistencia de la IA y médicos que utilizan esta herramienta. En este estudio se concluye que el rendimiento diagnóstico del grupo de médicos que utilizó la IA es mejor que el de los médicos que no recibieron asistencia.…”

Section: La Ia En La Toma De Decisionesunclassified

Inteligencia Artificial en Medicina, usos Actuales y Futuras Perspectivas

Rozillio-Mercado,

López-Anza,

Ortega-Ortuño

et al. 2024

Ciencia Latina

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La inteligencia artificial (IA) es una clase de tecnología que busca desarrollar sistemas que simulen la capacidad del razonamiento humano. En el campo de la medicina actualmente se ha buscado utilizar estos sistemas en múltiples áreas como la radiología, patología, cirugía, entre otras. Algunos usos actuales incluyen la facilitación en la interpretación de estudios diagnósticos y soporte para la toma de algunas decisiones clínicas. El objetivo final de dichos sistemas es que mejoren los desenlaces de los pacientes, al igual que faciliten y optimicen los procesos en diversas áreas de la medicina. En el futuro se espera que sistemas con modelos generalistas de IA logren apoyar en la toma de decisiones médicas complejas, y faciliten procesos que actualmente son tediosos para los profesionales de la salud. A pesar de múltiples ventajas la IA cuenta con limitaciones importantes, por lo que se espera que su papel en la atención médica será más de apoyo que un reemplazo de los profesionales de la salud.

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