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
Sensor novedoso en array de nanopozos para la medición de hormonas del estrés en los POC
Los investigadores han construido un “nanosensor” de microchip para medir las hormonas del estrés como el cortisol en una matriz de nanopozos dedicada, que no requiere etiquetas moleculares ni pasos de lavado. Más...21 Jul 2021

Modelo de aprendizaje profundo clasifica las radiografías de tórax con exactitud
Un nuevo estudio afirma que la combinación de modelos de aprendizaje profundo (DL) con etiquetas de imágenes adjudicadas puede ayudar a clasificar los hallazgos clínicamente importantes en las radiografías de tórax. Más...25 Dec 2019
Un método basado en la IA reduce los falsos positivos en la mamografía
Un equipo de investigadores de la Universidad de Pittsburgh (Pittsburgh, PA, EUA) ha desarrollado un método de inteligencia artificial (IA) basado en una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo (CNN, por sus siglas en inglés) que podría identificar características de imágenes mamográficas matizadas específicas en las pacientes a quienes se le solicitó una segunda mamografía, pero que muestran resultados benignos (falsas positivas) y diferenciar dichas mamografías de aquellas identificadas como malignas o negativas. Más...24 Oct 2018

La IA identifica confiablemente los pólipos diminutos durante la colonoscopia
Según un estudio nuevo, el diagnóstico asistido por computadora en tiempo real (CAD) puede ayudar a los endoscopistas a diferenciar entre los pólipos pequeños neoplásicos y los benignos durante la colonoscopia. Más...18 Sep 2018



Aplicación de Apple Watch identifica ritmos cardiacos irregulares
Un estudio de investigación, primero de su tipo, utilizará el sensor de frecuencia cardíaca de Apple Watch para recopilar datos sobre ritmos cardíacos irregulares y notificar a los usuarios que pueden estar experimentando fibrilación auricular. Más...20 Feb 2018
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