EVALUACIÓN DE ASISTENCIA POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL DIAGNÓSTICO DE LA TUBERCULOSIS PULMONAR PEDIÁTRICA

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EVALUACIÓN DE ASISTENCIA POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL DIAGNÓSTICO DE LA TUBERCULOSIS PULMONAR PEDIÁTRICA

Ciudad del Cabo, Sudáfrica: La alta morbilidad y mortalidad de la tuberculosis pediátrica puede atribuirse en parte a desafíos diagnósticos y de manejo. El uso de la inteligencia artificial tiene un enorme potencial para el diagnóstico de la tuberculosis pulmonar en niños.

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Fuente científica:
BMJ Open
15(7):1-8

Título original
Evaluating the Accuracy of Artificial Intelligence-powered Chest X-ray Diagnosis for Paediatric Pulmonary Tuberculosis (EVAL-PAEDTBAID): Study Protocol for a Multi-centre Diagnostic Accuracy Study

Título en castellano
Evaluación de la Precisión del Diagnóstico de Radiografía de Tórax Impulsado por Inteligencia Artificial para Tuberculosis Pulmonar Pediátrica (EVAL-PAEDTBAID): Protocolo de Estudio para un Estudio de Precisión Diagnóstica Multicéntrico

Palabras clave
inteligencia artificial, tuberculosis pulmonar, niños, radiografía de tórax, protocolo de estudio

Key Words
artificial intelligence, pulmonary tuberculosis, children, chest X-ray, study protocol

Autores
Zar HJ

Dirigir correspondencia a:
Heather J Zar, University of Cape Town Department of Paediatrics and Child Health, Ciudad del Cabo, Sudáfrica

Institución
University of Cape Town

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