Download to read offline
- 1 / 37
- 2 / 37
- 3 / 37
- 4 / 37
- 5 / 37
- 6 / 37
- 7 / 37
- 8 / 37
![8
Vidal-Alaball J, Arocas Bonache A, Solé-Casals J, Royo Fibla D, Marin-Gomez FX, Distéfano LN, Boixadera
A, Casado-García Á, García-Domínguez M, Inés A, Heras J, Zapata MA Clinical validation of an artificial
intelligence algorithms for the detection of different central-involved retinal pathologies and
glaucoma by using a non-mydriatic camera; Heliyon 2024; under review
Es van analitzar un total de 1652 ulls de 871 pacients [1652 imatges]
Sensibilitat / Especificitat:
86,8% / 95,6% per a la detecció de RD
94,9% / 94,3% per detectar degeneració macular associada a l'edat
(DMAE)
82,7% / 92,4% per detectar neuropatia òptica glaucomatosa (GON)
87,0% / 87,5% per a la detecció de membrana epiretiniana
89,7% / 98,0% per detectar nevus
Desenvolupament i validació algoritme retinopatia](https://image.slidesharecdn.com/estatactualdelaplicaciodelaiaalapracticaassistencialap-250213165938-239753e1/85/Estat-actual-de-l-aplicacio-de-la-IA-a-la-practica-assistencial-AP-8-320.jpg)
- 9 / 37
- 10 / 37
- 11 / 37
- 12 / 37
- 13 / 37
- 14 / 37
- 15 / 37
- 16 / 37
- 17 / 37
- 18 / 37
- 19 / 37
- 20 / 37
Skip to main content
Uploaded byJosep Vidal-Alaball
Estat actual de l’aplicació de la IA a la pràctica assistencial AP
Utilització de la intel·ligència artificial (IA) en la pràctica assistencial des de una vessant ètica.
