Las personas a menudo necesitan trabajar en capítulos en imágenes al trabajar con formularios. Desafortunadamente, pocas aplicaciones ofrecen las opciones que necesitas para llevar a cabo esta tarea. Hacer algo como esto normalmente requiere cambiar entre múltiples paquetes de software, lo que lleva tiempo y esfuerzo. Afortunadamente, hay una plataforma que se adapta a casi cualquier trabajo: DocHub.
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En 2016, JAMA publicó una investigación que demostraba la eficacia de un algoritmo de aprendizaje profundo. Pudimos entrenar una red neuronal de aprendizaje profundo para recapitular la decisión mayoritaria de 7 u 8 oftalmólogos certificados por la junta en la tarea de calificar la retinopatía diabética. El tipo de algoritmo de aprendizaje profundo utilizado para detectar la retinopatía diabética en ese estudio se llama Red Neuronal Convolucional, o CNN. Las CNN permiten a los sistemas informáticos analizar y clasificar datos. Cuando se aplican a imágenes, las CNN pueden reconocer que una imagen muestra un perro en lugar de un gato. Pueden reconocer al perro ya sea que sea una parte pequeña o una parte grande de la imagen - el tamaño no importa para esta técnica. También puede clasificar al perro por raza. Los sistemas de CNN también se han desarrollado para ayudar a los clínicos a hacer su trabajo, incluyendo seleccionar elementos celulares en diapositivas patológicas, identificar correctamente la orientación espacial de radiografías de tórax y, como mencionó el Dr. Peng, calificar automáticamente la retina.
