# ✨ Radiología y AI: La Esencia de la Protección Radiológica ✨
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## Noticias Relevantes 📰
### 1. [CT/MRI LI-RADS 2024 Update: Treatment Response Assessment](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.232408)
– **Autores**: Anum Aslam, Victoria Chernyak, Mishal Mendiratta-Lala
– La nueva versión del algoritmo TRA de LI-RADS incluye dos núcleos independientes y criterios adaptados para la evaluación de la respuesta al tratamiento en terapias dirigidas al hígado. 🏥
### 2. [Cerebrofacial Arteriovenous Metameric Syndrome](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.241156)
– **Autores**: Dhairya A. Lakhani, Majid Khan
– Un análisis técnico del síndrome que afecta los vasos sanguíneos y su diagnóstico a través de imágenes radiológicas. 🧠
### 3. [Myocardial Fibrosis Assessment at 3-T versus 5-T MRI: Early Results](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233424)
– **Autores**: Yubo Guo, Lu Lin, Yining Wang
– Comparativa de evaluación de la fibrosis miocárdica usando MRI de 3T y 5T, destacando mejores ratios de señal y contraste. ❤️
### 4. [The Treasure Trove Hidden in Plain Sight: The Utility of GPT-4 in Chest Radiograph Evaluation](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233441)
– **Autores**: Soroosh Tayebi Arasteh, Robert Siepmann, Daniel Truhn, Sven Nebelung
– GPT-4 demuestra ser un aliado en el análisis de radiografías de tórax, igualando el rendimiento de sistemas creados manualmente. 🤖
### 5. [Aquaporin-4 Antibody-Positive NMOSD: MRI Characteristics](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233099)
– **Autores**: Claudia Chien, Vera Cruz e Silva, Jens Wuerfel
– Datos sobre la heterogeneidad en la evaluación por imágenes de pacientes con esta enfermedad autoinmune. 🌊
### 6. [Impact of AI Explanation Types on Chest Radiograph Diagnostic Performance](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233261)
– Un estudio multidisciplinario que concluye cómo el tipo de explicación de AI influye en la confianza y rendimiento diagnóstico de los médicos. 💡
### 7. [Patient-reported Symptoms Affecting MRI Interpretation](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233487)
– Se resalta cómo la información proporcionada por los pacientes puede cambiar la forma en que se interpretan las resonancias magnéticas. 📊
### 8. [Deep Learning Algorithms for Breast Cancer Detection](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.233147)
– Algoritmos de aprendizaje profundo logran niveles de detección de cáncer de mama comparables a los lectores humanos. 🩺
### 9. [Increased Medical Imaging Linked to Ambient Heat](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.241624)
– Un estudio que muestra cómo las temperaturas y la contaminación pueden influir en el aumento de exámenes de imágenes radiológicas. 🌡️
### 10. [AI in the Climate Crisis: The Role of Radiology](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.243165)
– Reflexionando sobre cómo la radiología puede ser un actor importante en la sostenibilidad medioambiental. 🌍
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## Recursos y Herramientas Útiles 📚
– **[Certificado de AI en Imágenes](https://www.rsna.org/ai-certificate)**: Aprende a aplicar la IA en la radiología con este curso específico. ¡Amplía tu conocimiento hoy mismo! 🎓
– **[Dataset de RATIC](https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.240101)**: Incluye 4,274 estudios de TC abdominales con análisis de lesiones traumáticas. Útil para la investigación y práctica clínica. 📊
– **[Podcast: Smart Imaging](https://rsnaradiology.libsyn.com/website/smart-imaging-ai-in-mri-technology-sponsored-by-airs-medical)**: Escucha sobre cómo la IA está cambiando la tecnología MRI y mejorando la atención al paciente. 🎤
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