Detección Asistida por Ordenador basada en redes neuronales de convolución en tomografía computarizada y mamografía: diseño de sistemas, desarrollo de la aplicación JORCAD y validación en un contexto educativo

Abstract

[ES]El Radiodiagnóstico es una especialidad médica que ha vivido un rápido desarrollo tecnológico en las últimas décadas, convirtiéndose en una herramienta diagnóstica de primer nivel en Medicina. La IA ha supuesto una revolución en muchas áreas del conocimiento, incluyendo el radiodiagnóstico, donde su irrupción como sistemas de soporte en la toma de decisiones de los especialistas ha supuesto un cambio de paradigma en la práctica clínica. Estos sistemas han demostrado su utilidad en tareas como la detección de lesiones y su clasificación o diagnóstico. Sin embargo, su gran potencial como herramientas que asistan en diferentes etapas del proceso de aprendizaje de estudiantes de medicina y residentes, parece haber quedado en segundo plano con respecto a las aplicaciones clínicas. El interés en la imagen radiológica y en ambas vertientes de la IA dota a esta Tesis Doctoral de un carácter interdisciplinar, al estar relacionada con la informática mediante el desarrollo de un sistema de IA, la radiología y la física médica a través del uso de imágenes de dos modalidades radiológicas para la detección de lesiones, siendo necesario su tratamiento y procesado, y también con la educación mediante el desarrollo de una aplicación educativa para la formación de especialistas en radiodiagnóstico (JORCAD) y la realización de una actividad formativa interactiva para su validación.