Artificial intelligence and innovation to optimize the tuberculosis diagnostic process

• Autores: Curioso, Walter H., Brunette, Maria J.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Continental
• Repositorio: CONTINENTAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.continental.edu.pe:20.500.12394/8487
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12394/8487; https://doi. 10.17843/rpmesp.2020.373.5585
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Tuberculosis; Diagnóstico; Inteligencia Artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

La tuberculosis sigue siendo un tema urgente en la agenda de la salud urbana, especialmente en países de medianos y bajos ingresos. Existe la necesidad de desarrollar e implementar soluciones innovadoras y efectivas en el proceso de diagnóstico de la tuberculosis. En este artículo, se describe la importancia de la inteligencia artificial como una estrategia para enfrentar la tuberculosis, mediante un diagnóstico oportuno. Además de los factores tecnológicos, se enfatiza el rol de los factores sociotécnicos, culturales y organizacionales. Se presenta como caso la herramienta eRx que involucra algoritmos de aprendizaje profundo y, en específico, el uso de redes neuronales convolucionales. eRx es una herramienta prometedora basada en inteligencia artificial para el diagnóstico de tuberculosis que comprende una variedad de técnicas innovadoras que implican el análisis remoto de rayos X para casos sospechosos de tuberculosis. Las innovaciones basadas en herramientas de inteligencia artificial pueden optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis y de otras enfermedades transmisibles.