¿Cómo pudo un sistema de inteligencia artificial inferir a través de una única fotografía si existen signos de retinopatía diabética y su clasificación fuera del ángulo de una fotografía clásica del fondo de ojo?

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Preguntas desafiantes con respuestas alternativas. Corrobore la suya.

Introducción
El aprendizaje profundo es una rama del campo en evolución del aprendizaje automático. Desde 2012 hasta la actualidad distintas redes neuronales convolucionales han superado el límite humano de precisión en el reconocimiento de imágenes.

Se entrenó la red neuronal con dos métodos y tres modelos de pacientes utilizando 9443 fotografías simples en color a 45% del polo posterior de la retina.
Se utilizó una red inspirada en algoritmos cerebrales como la de Haar Romeny et al.
No se lograron los objetivos de precisión debido a que la definición de las imágenes no fue suficiente.
Solo se puede inferir una estadificacion de zonas que no son visibles complementando la información con la opinión de expertos.

La respuesta correcta se infiere al leer atentamente el trabajo:

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PUEDE MEJORAR LA ESTADIFICACIÓN DE LA RETINOPATÍA DIABÉTICA

Programa SIIC de Eduación Médica Contínua (PEMC-SIIC)

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