Percepción de los médicos del Servicio de Medicina Interna sobre la inteligencia artificial en el Hospital Cayetano Heredia, 2022
Descripción del Articulo
El estudio tiene como objetivo determinar el nivel de percepción de los médicos del servicio de medicina interna sobre la inteligencia artificial en el diagnóstico por imágenes en el Hospital Cayetano Heredia, 2022. La metodología empleada es tipo básica, diseño no experimental, de nivel descriptivo...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Peruana Cayetano Heredia |
| Repositorio: | UPCH-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/13016 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12866/13016 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Percepción Inteligencia Artificial Diagnóstico Tratamiento https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.27 |
| Sumario: | El estudio tiene como objetivo determinar el nivel de percepción de los médicos del servicio de medicina interna sobre la inteligencia artificial en el diagnóstico por imágenes en el Hospital Cayetano Heredia, 2022. La metodología empleada es tipo básica, diseño no experimental, de nivel descriptivo y corte transversal. La muestra estará conformada por 22 médicos Especialistas de los Servicios de Medicina Interna en el Hospital Cayetano Heredia; se empleará como instrumento el cuestionario, el cual recopilará información de las historias clínicas de la muestra de estudio. Finalmente se utilizará el programa SPSS 25 con la finalidad de dar respuesta a los objetivos propuestos mediante la generación de tablas y gráficos, para luego plantear las conclusiones correspondientes. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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