Deep Learning para identificación automática de tumores cerebrales en imágenes médicas

Abstract

La investigación aborda la detección automática de tumores cerebrales mediante aprendizaje profundo en imágenes médicas, destacando la necesidad de métodos diagnósticos que incrementen la precisión y eficiencia. El objetivo principal es evaluar si el aprendizaje profundo puede igualar o superar la precisión de los sistemas tradicionales utilizados por radiólogos. Adoptando un enfoque cuantitativo explicativo, se llevó a cabo un experimento para comparar resultados antes y después del uso del sistema inteligente. Los análisis de precisión, sensibilidad, especificidad y F1 Score evidencian que los sistemas de Deep Learning ofrecen mayor exactitud, reducen la carga laboral y mejoran la calidad diagnóstica, superando los métodos convencionales.