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dc.date.accessioned 2025-03-20T13:56:39Z
dc.date.available 2025-03-20T13:56:39Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/177558
dc.description.abstract La detección temprana del Alzheimer mejora la calidad de vida de pacientes y familias, y la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta prometedora para abordar el diagnóstico tardío. El presente trabajo de tesis de Licenciatura en Sistemas de la UM evaluará el impacto de diferentes tecnologías de IA en la precisión diagnóstica del Alzheimer, explorando sus desafíos y oportunidades clínicas. Se realizó un mapeo sistemático de la literatura (Systematic Mapping Studies o SMS) para ofrecer una visión global sobre el uso de IA en la detección temprana, identificando y seleccionando estudios relevantes, extrayendo datos y sintetizándolos para responder a preguntas claves sobre la precisión de los modelos de IA, las investigaciones médicas existentes y los desafíos de privacidad asociados al uso de datos médicos. es
dc.format.extent 1626-1630 es
dc.language es es
dc.subject Detección temprana de Alzheimer es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.subject Mapeo sistemático de la literatura es
dc.title Sistema de apoyo para la detección temprana del Alzheimer utilizando Inteligencia Artificial es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-34-2428-5 es
sedici.creator.person Avalos, Brenda Antonella es
sedici.creator.person Panizzi, Marisa Daniela es
sedici.creator.person Sattolo, Iris Inés es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2024-10
sedici.relation.event XXX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC) (La Plata, 7 al 11 de octubre de 2024) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/172755 es
sedici.relation.bookTitle Libro de Actas - 30° Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2024 es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)