Bienvenido al modelo de detección de cáncer de tiroides
SOMIA se compromete a ser un aliado en la lucha contra el cáncer de tiroides, apoyando tanto a pacientes como a profesionales médicos con herramientas innovadoras y efectivas
El modelo de detección de cáncer de tiroides se divide en las categorías de TIRADS (Thyroid Imaging Reporting and Data System), que van del 1 al 5, donde:
Limitaciones del modelo
Aunque el modelo ha mostrado una alta tasa de precisión en estudios clínicos, no se puede asegurar que sea 100% efectivo en todos los casos
Los resultados pueden variar dependiendo de múltiples factores, incluyendo la calidad de las imágenes y las características específicas de cada paciente
Recomendación
Se recomienda encarecidamente que cualquier diagnóstico o decisión clínica sea realizado por un médico calificado.
El modelo debe ser utilizado como una herramienta complementaria y no como una fuente única de diagnóstico.
Responsabilidad
El uso del modelo implica la aceptación de que los resultados obtenidos deben ser interpretados por profesionales capacitados en el área médica.
La responsabilidad final sobre el diagnóstico y tratamiento recae en el médico tratante, quien considerará todos los aspectos clínicos y diagnósticos relevantes.
La misión de SOMIA es desarrollar y ofrecer un modelo de inteligencia artificial (IA) que facilite la detección temprana del cáncer de tiroides a través del análisis preciso de imágenes médicas, mejorando así la calidad de atención y los resultados en salud para los pacientes.
Convertirse en un referente global en el uso de tecnologías de IA para la detección de enfermedades tiroideas, contribuyendo a la reducción de la mortalidad por cáncer de tiroides mediante diagnósticos más rápidos y precisos, y promoviendo el acceso a herramientas innovadoras en el ámbito médico.
1.-Crear un modelo de IA robusto que utilice algoritmos avanzados para clasificar nódulos tiroideos según el sistema TIRADS, proporcionando una evaluación precisa del riesgo de malignidad.
2.-Realizar estudios clínicos que validen la eficacia y precisión del modelo, asegurando que los resultados sean confiables y aplicables en entornos médicos reales.
3.-Asegurar que el modelo esté disponible para clínicas y hospitales, especialmente en regiones con recursos limitados, para mejorar la detección temprana del cáncer de tiroides
4.-Fomentar la investigación continua en el campo del cáncer tiroideo y la inteligencia artificial, adaptando el modelo a nuevas evidencias científicas y avances tecnológicos.
Esta página proporciona una clara advertencia sobre las limitaciones del modelo y subraya la importancia del papel del profesional médico en el proceso diagnóstico, ayudando a mitigar posibles responsabilidades legales.
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