Deep learning como estrategia de servicio al cliente para el diagnóstico precoz de Covid-19 - López Aguirre, José Fernando; Pomaquero Yuquilema, Juan Carlos; López Salazar, José Luis; Almeida López, Diego Marcelo (Revista de Ciencias Sociales, 2023)
El virus Covid-19 (Neumonía Atípica), desde su origen hace más de tres años, continúa cobrando vidas y causando aglomeraciones en los sistemas de salud de países como Ecuador, por lo que se hace necesario el uso de tecnologías de la información para asistir al personal médico en el diagnóstico temprano. El objetivo de la investigación fue analizar el deep learning como estrategia de servicio al cliente para el diagnóstico precoz de Covid-19. La metodología utilizada se sistematizó mediante selección de imágenes de tipo no probabilístico, la elección del investigador fue clave en el uso de imágenes de rayos X de tórax obtenidas en casas de salud privadas y públicas en las ciudades de Riobamba y Quito-Ecuador, además se utilizó la base de datos “Chest X-ray”, en la plataforma Kaggle. La evidencia científica muestra que las radiografías de tórax son una prueba eficaz para una primera fase diagnóstica de presunción de Covid-19, por lo que el uso de deep learning como estrategia de atención al cliente a través del análisis de radiografías de tórax, cuenta con las propiedades necesarias para extraer características y lograr un buen nivel de precisión en su clasificación y ayudar con el cribado de pacientes infectados.