Rev	48	26	62	35	581	788	1
Peru	64	26	83	35	581	788	1
Med	85	26	102	35	581	788	1
Exp	104	26	117	35	581	788	1
Salud	120	26	143	35	581	788	1
Publica.	145	26	177	35	581	788	1
2020;37(3):554-8.	179	26	228	36	581	788	1
SECCIÓN	174	63	213	76	581	788	1
ESPECIAL	215	63	256	76	581	788	1
INTELIGENCIA	174	81	288	99	581	788	1
ARTIFICIAL	293	81	379	99	581	788	1
E	384	81	392	99	581	788	1
INNOVACIÓN	397	81	505	99	581	788	1
PARA	174	97	212	115	581	788	1
OPTIMIZAR	216	97	306	115	581	788	1
EL	310	97	327	115	581	788	1
PROCESO	331	97	405	115	581	788	1
DE	410	97	431	115	581	788	1
DIAGNÓSTICO	174	113	290	131	581	788	1
DE	294	113	316	131	581	788	1
LA	320	113	338	131	581	788	1
TUBERCULOSIS	343	113	461	131	581	788	1
Walter	174	140	199	152	581	788	1
H.	202	140	211	152	581	788	1
Curioso	213	140	244	152	581	788	1
1	174	157	175	162	581	788	1
2	174	165	176	171	581	788	1
a	174	179	176	185	581	788	1
,	261	140	263	152	581	788	1
Maria	266	140	288	152	581	788	1
J.	291	140	298	152	581	788	1
Brunette	300	140	334	152	581	788	1
1,a	253	141	261	148	581	788	1
2,b	343	141	350	148	581	788	1
Universidad	180	156	214	166	581	788	1
Continental,	215	156	250	166	581	788	1
Lima,	251	156	267	166	581	788	1
Perú.	269	156	283	166	581	788	1
School	180	165	199	174	581	788	1
of	200	165	206	174	581	788	1
Health	207	165	226	174	581	788	1
and	227	165	238	174	581	788	1
Rehabilitation	239	165	278	174	581	788	1
Sciences,	280	165	305	174	581	788	1
The	306	165	317	174	581	788	1
Ohio	318	165	333	174	581	788	1
State	334	165	348	174	581	788	1
University,	349	165	379	174	581	788	1
Ohio,	380	165	396	174	581	788	1
Estados	397	165	419	174	581	788	1
Unidos.	420	165	442	174	581	788	1
Médico	180	179	201	189	581	788	1
cirujano,	202	179	227	189	581	788	1
doctor	228	179	247	189	581	788	1
en	248	179	255	189	581	788	1
Informática	256	179	289	189	581	788	1
Biomédica;	290	179	322	189	581	788	1
b	323	179	325	185	581	788	1
ingeniera	327	179	353	189	581	788	1
industrial,	354	179	382	189	581	788	1
doctora	383	179	405	189	581	788	1
en	406	179	413	189	581	788	1
Ingeniería	415	179	443	189	581	788	1
Industrial	444	179	471	189	581	788	1
y	473	179	476	189	581	788	1
de	477	179	484	189	581	788	1
Sistemas.	486	179	511	189	581	788	1
Palabras	174	319	202	330	581	788	1
clave:	205	319	224	330	581	788	1
Tuberculosis;	227	320	269	330	581	788	1
Diagnóstico;	272	320	312	330	581	788	1
Inteligencia	315	320	353	330	581	788	1
Artificial;	356	320	386	330	581	788	1
Invenciones;	389	320	429	330	581	788	1
Salud	432	320	450	330	581	788	1
Urbana;	453	320	479	330	581	788	1
Perú	482	320	497	330	581	788	1
(fuente:	500	320	524	330	581	788	1
DeCS	174	330	192	340	581	788	1
BIREME).	194	330	227	340	581	788	1
ARTIFICIAL	174	351	248	367	581	788	1
INTELLIGENCE	252	351	351	367	581	788	1
AND	355	351	386	367	581	788	1
INNOVATION	389	351	480	367	581	788	1
TO	174	364	193	380	581	788	1
OPTIMIZE	197	364	264	380	581	788	1
THE	267	364	295	380	581	788	1
TUBERCULOSIS	299	364	400	380	581	788	1
DIAGNOSTIC	403	364	492	380	581	788	1
PROCESS	174	377	233	393	581	788	1
Keywords:	174	523	209	534	581	788	1
Tuberculosis;	213	523	258	534	581	788	1
Diagnosis;	262	523	298	534	581	788	1
Artificial	302	523	332	534	581	788	1
Intelligence;	336	523	377	534	581	788	1
Inventions;	381	523	419	534	581	788	1
Urban	423	523	445	534	581	788	1
Health;	449	523	474	534	581	788	1
Peru	478	523	493	534	581	788	1
(source:	497	523	524	534	581	788	1
MeSH	174	533	195	544	581	788	1
NLM).	197	533	220	544	581	788	1
Citar	48	555	63	566	581	788	1
como:	64	555	83	566	581	788	1
Curioso	85	556	108	566	581	788	1
WH,	109	556	124	566	581	788	1
Brunette	48	565	73	574	581	788	1
MJ.	74	565	84	574	581	788	1
Inteligencia	86	565	119	574	581	788	1
artificial	120	565	143	574	581	788	1
e	145	565	148	574	581	788	1
innovación	48	573	80	583	581	788	1
para	81	573	94	583	581	788	1
optimizar	95	573	123	583	581	788	1
el	125	573	129	583	581	788	1
proceso	131	573	153	583	581	788	1
de	48	582	55	591	581	788	1
diagnóstico	56	582	89	591	581	788	1
de	91	582	98	591	581	788	1
la	99	582	104	591	581	788	1
tuberculosis.	105	582	141	591	581	788	1
Rev	48	590	59	600	581	788	1
Peru	61	590	74	600	581	788	1
Med	75	590	89	600	581	788	1
Exp	90	590	101	600	581	788	1
Salud	103	590	119	600	581	788	1
Publica.	120	590	143	600	581	788	1
2020;37(3):554-8.	48	599	98	609	581	788	1
doi:	99	599	110	609	581	788	1
https://doi.	111	599	145	609	581	788	1
org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	48	608	159	618	581	788	1
_________________________________	48	618	159	629	581	788	1
Correspondencia:	48	636	101	646	581	788	1
Walter	103	637	122	646	581	788	1
H.	123	637	130	646	581	788	1
Curioso;	131	637	156	646	581	788	1
Universidad	48	645	83	655	581	788	1
Continental;	84	645	120	655	581	788	1
Calle	121	645	136	655	581	788	1
Junín	137	645	153	655	581	788	1
355,	48	654	60	663	581	788	1
Miraflores,	61	654	92	663	581	788	1
Lima,	94	654	110	663	581	788	1
Perú;	112	654	127	663	581	788	1
wcurioso@continental.edu.pe	48	662	132	672	581	788	1
_________________________________	48	675	159	685	581	788	1
Recibido:	48	692	78	703	581	788	1
16/04/2020	80	693	113	703	581	788	1
Aprobado:	48	701	82	711	581	788	1
08/07/2020	83	702	117	711	581	788	1
En	48	709	57	720	581	788	1
línea:	58	709	76	720	581	788	1
20/08/2020	77	710	111	720	581	788	1
554	48	749	65	762	581	788	1
INTRODUCCIÓN	174	569	287	584	581	788	1
La	174	597	183	610	581	788	1
salud	185	597	205	610	581	788	1
urbana	207	597	234	610	581	788	1
es	235	597	243	610	581	788	1
una	245	597	259	610	581	788	1
rama	261	597	281	610	581	788	1
de	282	597	291	610	581	788	1
la	293	597	300	610	581	788	1
salud	302	597	322	610	581	788	1
pública	324	597	351	610	581	788	1
que	353	597	367	610	581	788	1
nos	369	597	382	610	581	788	1
permite	384	597	414	610	581	788	1
reflexionar	416	597	457	610	581	788	1
sobre	459	597	479	610	581	788	1
el	481	597	487	610	581	788	1
«impacto	489	597	524	610	581	788	1
en	174	610	183	622	581	788	1
la	185	610	192	622	581	788	1
salud	195	610	215	622	581	788	1
de	217	610	226	622	581	788	1
las	229	610	239	622	581	788	1
intervenciones	242	610	297	622	581	788	1
del	300	610	311	622	581	788	1
sector	314	610	337	622	581	788	1
público	339	610	368	622	581	788	1
en	370	610	380	622	581	788	1
las	382	610	392	622	581	788	1
ciudades,	395	610	430	622	581	788	1
incluyendo	433	610	475	622	581	788	1
aquellas	478	610	508	622	581	788	1
que	511	610	524	622	581	788	1
no	174	622	184	635	581	788	1
necesariamente	187	622	245	635	581	788	1
tienen	248	622	272	635	581	788	1
origen	275	622	300	635	581	788	1
en	303	622	312	635	581	788	1
el	315	622	321	635	581	788	1
sector	324	622	347	635	581	788	1
salud»	350	622	375	635	581	788	1
(1)	378	623	384	630	581	788	1
.	384	622	386	635	581	788	1
La	389	622	399	635	581	788	1
salud	402	622	422	635	581	788	1
urbana	425	622	452	635	581	788	1
exhibe	455	622	480	635	581	788	1
una	483	622	497	635	581	788	1
mayor	500	622	524	635	581	788	1
vulnerabilidad	174	635	229	647	581	788	1
a	231	635	235	647	581	788	1
medida	237	635	266	647	581	788	1
que	268	635	282	647	581	788	1
la	284	635	290	647	581	788	1
población	292	635	330	647	581	788	1
mundial	332	635	364	647	581	788	1
se	366	635	374	647	581	788	1
está	376	635	390	647	581	788	1
volviendo	392	635	430	647	581	788	1
más	432	635	447	647	581	788	1
urbana,	449	635	478	647	581	788	1
pero	480	635	498	647	581	788	1
no	500	635	510	647	581	788	1
ne-	512	635	524	647	581	788	1
cesariamente	174	647	223	660	581	788	1
ecológicamente	225	647	284	660	581	788	1
sostenible	286	647	324	660	581	788	1
(2)	325	648	332	655	581	788	1
.	332	647	334	660	581	788	1
Vivir	336	647	355	660	581	788	1
en	357	647	366	660	581	788	1
áreas	369	647	388	660	581	788	1
urbanas	390	647	420	660	581	788	1
a	422	647	426	660	581	788	1
menudo	429	647	460	660	581	788	1
implica	462	647	491	660	581	788	1
una	493	647	507	660	581	788	1
ma-	509	647	524	660	581	788	1
yor	174	660	186	672	581	788	1
exposición	188	660	229	672	581	788	1
a	231	660	235	672	581	788	1
la	237	660	244	672	581	788	1
contaminación	246	660	303	672	581	788	1
del	305	660	316	672	581	788	1
aire	318	660	332	672	581	788	1
libre	334	660	351	672	581	788	1
(3)	353	660	359	667	581	788	1
,	359	660	362	672	581	788	1
aumento	364	660	397	672	581	788	1
de	399	660	408	672	581	788	1
temperaturas,	410	660	462	672	581	788	1
falta	464	660	481	672	581	788	1
de	483	660	492	672	581	788	1
acceso	494	660	518	672	581	788	1
a	520	660	524	672	581	788	1
agua	174	672	191	685	581	788	1
potable	194	672	222	685	581	788	1
y	224	672	229	685	581	788	1
desagüe,	231	672	263	685	581	788	1
hacinamiento	266	672	318	685	581	788	1
(4)	320	673	327	680	581	788	1
y	329	672	333	685	581	788	1
problemas	336	672	375	685	581	788	1
de	378	672	387	685	581	788	1
salud	389	672	409	685	581	788	1
asociados	412	672	448	685	581	788	1
(5)	451	673	457	680	581	788	1
,	457	672	459	685	581	788	1
incluso	462	672	489	685	581	788	1
riesgos	492	672	518	685	581	788	1
a	520	672	524	685	581	788	1
contraer	174	685	206	697	581	788	1
enfermedades	208	685	261	697	581	788	1
infecciosas	263	685	304	697	581	788	1
(2)	305	685	312	692	581	788	1
.	312	685	314	697	581	788	1
En	188	697	198	710	581	788	1
ese	200	697	212	710	581	788	1
contexto,	214	697	249	710	581	788	1
la	251	697	257	710	581	788	1
tuberculosis	259	697	305	710	581	788	1
es	307	697	315	710	581	788	1
una	317	697	331	710	581	788	1
enfermedad	333	697	379	710	581	788	1
infecciosa	381	697	419	710	581	788	1
que	421	697	435	710	581	788	1
sigue	437	697	456	710	581	788	1
siendo	458	697	483	710	581	788	1
un	485	697	495	710	581	788	1
desafío	497	697	524	710	581	788	1
en	174	710	183	722	581	788	1
la	186	710	193	722	581	788	1
salud	196	710	216	722	581	788	1
pública	219	710	247	722	581	788	1
de	250	710	259	722	581	788	1
todo	262	710	280	722	581	788	1
el	283	710	289	722	581	788	1
mundo.	292	710	322	722	581	788	1
Según	325	710	348	722	581	788	1
el	351	710	358	722	581	788	1
Informe	361	710	392	722	581	788	1
Mundial	395	710	428	722	581	788	1
de	431	710	440	722	581	788	1
Tuberculosis	443	710	491	722	581	788	1
2019	494	710	512	722	581	788	1
de	515	710	524	722	581	788	1
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	380	751	524	761	581	788	1
Rev	57	28	71	37	581	788	2
Peru	73	28	91	37	581	788	2
Med	94	28	111	37	581	788	2
Exp	113	28	126	37	581	788	2
Salud	128	28	151	37	581	788	2
Publica.	154	28	185	37	581	788	2
2020;37(3):554-8.	187	29	237	38	581	788	2
la	57	69	63	81	581	788	2
Organización	66	69	118	81	581	788	2
Mundial	121	69	154	81	581	788	2
de	157	69	166	81	581	788	2
la	169	69	176	81	581	788	2
Salud	179	69	200	81	581	788	2
(OMS),	203	69	232	81	581	788	2
alrededor	235	69	271	81	581	788	2
de	274	69	283	81	581	788	2
1700	57	82	75	94	581	788	2
millones	79	82	111	94	581	788	2
de	115	82	124	94	581	788	2
personas	128	82	162	94	581	788	2
infectadas	166	82	204	94	581	788	2
con	208	82	222	94	581	788	2
Mycobacterium	226	81	283	94	581	788	2
tuberculosis	57	93	100	106	581	788	2
desarrollarán	104	94	155	106	581	788	2
tuberculosis	159	94	205	106	581	788	2
durante	209	94	238	106	581	788	2
su	242	94	251	106	581	788	2
vida	255	94	271	106	581	788	2
(6)	275	95	281	102	581	788	2
.	281	94	283	106	581	788	2
Dicho	57	107	80	119	581	788	2
informe	83	107	114	119	581	788	2
destacó	117	107	145	119	581	788	2
que	148	107	162	119	581	788	2
siete	165	107	182	119	581	788	2
millones	185	107	218	119	581	788	2
de	221	107	230	119	581	788	2
personas	233	107	266	119	581	788	2
con	270	107	283	119	581	788	2
tuberculosis	57	119	103	131	581	788	2
fueron	106	119	131	131	581	788	2
notificadas	134	119	176	131	581	788	2
a	179	119	183	131	581	788	2
los	186	119	197	131	581	788	2
programas	200	119	240	131	581	788	2
nacionales	244	119	283	131	581	788	2
de	57	132	66	144	581	788	2
tuberculosis	68	132	114	144	581	788	2
y	117	132	121	144	581	788	2
reportadas	124	132	165	144	581	788	2
a	167	132	171	144	581	788	2
la	174	132	181	144	581	788	2
OMS	183	132	203	144	581	788	2
(7)	206	132	212	139	581	788	2
.	212	132	214	144	581	788	2
Esta	217	132	233	144	581	788	2
situación	236	132	270	144	581	788	2
re-	273	132	283	144	581	788	2
fleja	57	144	72	156	581	788	2
el	75	144	81	156	581	788	2
escenario	84	144	120	156	581	788	2
complejo	122	144	157	156	581	788	2
que	160	144	174	156	581	788	2
rodea	176	144	198	156	581	788	2
a	201	144	205	156	581	788	2
la	207	144	214	156	581	788	2
carga	216	144	237	156	581	788	2
de	239	144	248	156	581	788	2
tubercu-	251	144	283	156	581	788	2
losis	57	157	73	169	581	788	2
en	76	157	86	169	581	788	2
el	89	157	95	169	581	788	2
mundo,	98	157	128	169	581	788	2
especialmente,	131	157	186	169	581	788	2
en	189	157	198	169	581	788	2
países	201	157	224	169	581	788	2
de	227	157	236	169	581	788	2
medianos	239	157	276	169	581	788	2
y	279	157	283	169	581	788	2
bajos	57	169	76	182	581	788	2
ingresos.	79	169	112	182	581	788	2
Estadísticas	71	182	115	194	581	788	2
recientes	117	182	150	194	581	788	2
demuestran	152	182	197	194	581	788	2
que	199	182	213	194	581	788	2
alrededor	215	182	252	194	581	788	2
del	254	182	265	194	581	788	2
95%	267	182	283	194	581	788	2
de	57	195	66	207	581	788	2
las	70	195	80	207	581	788	2
muertes	85	195	115	207	581	788	2
asociadas	120	195	156	207	581	788	2
con	160	195	174	207	581	788	2
la	178	195	185	207	581	788	2
tuberculosis	189	195	235	207	581	788	2
ocurren	240	195	270	207	581	788	2
en	274	195	283	207	581	788	2
países	57	207	79	219	581	788	2
de	82	207	92	219	581	788	2
medianos	95	207	132	219	581	788	2
y	135	207	139	219	581	788	2
bajos	142	207	162	219	581	788	2
ingresos	165	207	196	219	581	788	2
(7)	200	208	206	215	581	788	2
.	206	207	208	219	581	788	2
Más	211	207	227	219	581	788	2
allá	231	207	244	219	581	788	2
de	247	207	256	219	581	788	2
la	259	207	266	219	581	788	2
car-	269	207	283	219	581	788	2
ga	57	220	65	232	581	788	2
de	69	220	78	232	581	788	2
enfermedad	81	220	127	232	581	788	2
por	130	220	143	232	581	788	2
tuberculosis,	147	220	195	232	581	788	2
estos	199	220	217	232	581	788	2
países	221	220	243	232	581	788	2
enfrentan	247	220	283	232	581	788	2
deficiencias	57	232	101	244	581	788	2
en	104	232	113	244	581	788	2
infraestructura,	116	232	175	244	581	788	2
escasez	179	232	206	244	581	788	2
de	209	232	218	244	581	788	2
profesionales	221	232	271	244	581	788	2
de	274	232	283	244	581	788	2
salud,	57	245	79	257	581	788	2
poco	81	245	100	257	581	788	2
entrenados	101	245	143	257	581	788	2
o	145	245	150	257	581	788	2
con	152	245	166	257	581	788	2
experiencia	168	245	211	257	581	788	2
limitada,	213	245	247	257	581	788	2
pacientes	248	245	283	257	581	788	2
que	57	257	71	269	581	788	2
se	72	257	80	269	581	788	2
automedican	82	257	131	269	581	788	2
o	133	257	137	269	581	788	2
consultan	139	257	176	269	581	788	2
solamente	178	257	216	269	581	788	2
a	218	257	222	269	581	788	2
la	224	257	231	269	581	788	2
medicina	232	257	268	269	581	788	2
tra-	269	257	283	269	581	788	2
dicional	57	270	87	282	581	788	2
y	90	270	94	282	581	788	2
en	96	270	105	282	581	788	2
consecuencia	107	270	158	282	581	788	2
tienen	160	270	184	282	581	788	2
diagnósticos	186	270	234	282	581	788	2
o	236	270	241	282	581	788	2
tratamien-	243	270	283	282	581	788	2
tos	57	282	68	295	581	788	2
inadecuados	70	282	118	295	581	788	2
(8-10)	120	283	134	290	581	788	2
.	134	282	136	295	581	788	2
Las	71	295	84	307	581	788	2
tasas	86	295	104	307	581	788	2
de	107	295	116	307	581	788	2
tuberculosis	118	295	164	307	581	788	2
tienden	167	295	196	307	581	788	2
a	198	295	202	307	581	788	2
ser	205	295	216	307	581	788	2
mayores	218	295	250	307	581	788	2
en	253	295	262	307	581	788	2
áreas	264	295	283	307	581	788	2
urbanas	57	308	87	320	581	788	2
en	90	308	99	320	581	788	2
comparación	102	308	151	320	581	788	2
con	154	308	168	320	581	788	2
las	171	308	181	320	581	788	2
áreas	183	308	203	320	581	788	2
rurales	205	308	232	320	581	788	2
(2)	234	308	241	315	581	788	2
.	241	308	243	320	581	788	2
Así,	246	308	260	320	581	788	2
la	263	308	270	320	581	788	2
tu-	272	308	283	320	581	788	2
berculosis	57	320	95	332	581	788	2
sigue	97	320	117	332	581	788	2
siendo	119	320	144	332	581	788	2
un	146	320	156	332	581	788	2
tema	159	320	177	332	581	788	2
relevante	180	320	214	332	581	788	2
en	216	320	225	332	581	788	2
la	228	320	234	332	581	788	2
agenda	236	320	263	332	581	788	2
de	266	320	275	332	581	788	2
la	277	320	283	332	581	788	2
salud	57	333	77	345	581	788	2
urbana	79	333	106	345	581	788	2
y	109	333	113	345	581	788	2
la	116	333	123	345	581	788	2
salud	125	333	145	345	581	788	2
global,	148	333	173	345	581	788	2
particularmente	176	333	237	345	581	788	2
en	240	333	249	345	581	788	2
sistemas	252	333	283	345	581	788	2
de	57	345	66	357	581	788	2
salud	68	345	89	357	581	788	2
débiles	91	345	117	357	581	788	2
de	120	345	129	357	581	788	2
países	132	345	155	357	581	788	2
de	157	345	166	357	581	788	2
medianos	169	345	206	357	581	788	2
y	209	345	213	357	581	788	2
bajos	216	345	235	357	581	788	2
ingresos	238	345	269	357	581	788	2
(11)	272	346	281	353	581	788	2
.	281	345	283	357	581	788	2
Otro	57	358	75	370	581	788	2
desafío	78	358	105	370	581	788	2
en	108	358	117	370	581	788	2
los	120	358	131	370	581	788	2
esfuerzos	134	358	169	370	581	788	2
contra	172	358	196	370	581	788	2
la	199	358	206	370	581	788	2
carga	208	358	229	370	581	788	2
de	232	358	241	370	581	788	2
tuberculo-	244	358	283	370	581	788	2
sis	57	370	66	382	581	788	2
es	69	370	76	382	581	788	2
la	79	370	86	382	581	788	2
alta	89	370	102	382	581	788	2
presencia	105	370	141	382	581	788	2
de	144	370	153	382	581	788	2
pacientes	156	370	191	382	581	788	2
que	194	370	207	382	581	788	2
viven	210	370	231	382	581	788	2
en	234	370	243	382	581	788	2
pobreza	246	370	276	382	581	788	2
o	279	370	283	382	581	788	2
pobreza	57	383	87	395	581	788	2
extrema	89	383	120	395	581	788	2
y	122	383	126	395	581	788	2
que	129	383	142	395	581	788	2
constituyen	145	383	188	395	581	788	2
poblaciones	191	383	236	395	581	788	2
vulnerables,	238	383	283	395	581	788	2
como	57	395	78	407	581	788	2
personas	81	395	114	407	581	788	2
sin	117	395	128	407	581	788	2
hogar,	131	395	155	407	581	788	2
adictos	158	395	184	407	581	788	2
a	187	395	191	407	581	788	2
drogas,	194	395	222	407	581	788	2
migrantes	224	395	262	407	581	788	2
o	265	395	270	407	581	788	2
re-	273	395	283	407	581	788	2
fugiados	57	408	89	420	581	788	2
(12,13)	91	408	107	415	581	788	2
.	107	408	109	420	581	788	2
Por	111	408	125	420	581	788	2
lo	127	408	134	420	581	788	2
tanto,	136	408	158	420	581	788	2
existe	160	408	181	420	581	788	2
la	183	408	190	420	581	788	2
necesidad	192	408	229	420	581	788	2
de	231	408	240	420	581	788	2
desarrollar	243	408	283	420	581	788	2
e	57	420	61	433	581	788	2
implementar	64	420	112	433	581	788	2
soluciones	115	420	155	433	581	788	2
innovadoras	158	420	205	433	581	788	2
y	207	420	212	433	581	788	2
efectivas	214	420	247	433	581	788	2
para	250	420	266	433	581	788	2
ate-	269	420	283	433	581	788	2
nuar	57	433	74	445	581	788	2
la	77	433	83	445	581	788	2
carga	86	433	106	445	581	788	2
de	109	433	118	445	581	788	2
tuberculosis,	120	433	168	445	581	788	2
específicamente	171	433	231	445	581	788	2
en	233	433	242	445	581	788	2
el	245	433	251	445	581	788	2
proceso	254	433	283	445	581	788	2
de	57	446	66	458	581	788	2
diagnóstico	68	446	112	458	581	788	2
para	114	446	131	458	581	788	2
evitar	133	446	155	458	581	788	2
el	157	446	163	458	581	788	2
incremento	165	446	209	458	581	788	2
de	211	446	220	458	581	788	2
la	223	446	229	458	581	788	2
enfermedad	231	446	277	458	581	788	2
y	279	446	283	458	581	788	2
particularmente,	57	458	120	470	581	788	2
intervenciones	123	458	179	470	581	788	2
que	182	458	196	470	581	788	2
sean	199	458	216	470	581	788	2
oportunas	220	458	258	470	581	788	2
de	262	458	271	470	581	788	2
tal	274	458	283	470	581	788	2
manera	57	471	85	483	581	788	2
que	88	471	101	483	581	788	2
el	104	471	110	483	581	788	2
proceso	112	471	142	483	581	788	2
de	144	471	153	483	581	788	2
diagnóstico	155	471	199	483	581	788	2
sea	201	471	213	483	581	788	2
más	215	471	231	483	581	788	2
eficiente.	233	471	266	483	581	788	2
El	71	483	79	495	581	788	2
objetivo	81	483	112	495	581	788	2
del	115	483	126	495	581	788	2
artículo	129	483	158	495	581	788	2
es	161	483	168	495	581	788	2
describir	171	483	204	495	581	788	2
la	207	483	214	495	581	788	2
importancia	216	483	263	495	581	788	2
de	265	483	274	495	581	788	2
la	277	483	283	495	581	788	2
inteligencia	57	496	100	508	581	788	2
artificial	103	496	135	508	581	788	2
como	138	496	159	508	581	788	2
una	162	496	177	508	581	788	2
estrategia	180	496	216	508	581	788	2
para	219	496	236	508	581	788	2
enfrentar	239	496	274	508	581	788	2
la	277	496	283	508	581	788	2
tuberculosis,	57	508	105	520	581	788	2
en	108	508	117	520	581	788	2
especial,	119	508	151	520	581	788	2
para	154	508	171	520	581	788	2
proporcionar	174	508	224	520	581	788	2
un	227	508	237	520	581	788	2
diagnóstico	239	508	283	520	581	788	2
oportuno.	57	521	95	533	581	788	2
Se	98	521	107	533	581	788	2
analizan	110	521	142	533	581	788	2
los	145	521	156	533	581	788	2
factores	159	521	189	533	581	788	2
tecnológicos	192	521	240	533	581	788	2
y	243	521	247	533	581	788	2
el	251	521	257	533	581	788	2
rol	260	521	271	533	581	788	2
de	274	521	283	533	581	788	2
los	57	533	67	546	581	788	2
factores	70	533	100	546	581	788	2
sociotécnicos,	103	533	156	546	581	788	2
culturales	159	533	196	546	581	788	2
y	199	533	203	546	581	788	2
organizacionales.	206	533	272	546	581	788	2
Se	275	533	283	546	581	788	2
presenta	57	546	89	558	581	788	2
como	92	546	113	558	581	788	2
caso	116	546	133	558	581	788	2
el	136	546	143	558	581	788	2
proyecto	146	546	179	558	581	788	2
eRx,	182	546	199	558	581	788	2
una	202	546	216	558	581	788	2
herramienta	220	546	266	558	581	788	2
que	270	546	283	558	581	788	2
involucra	57	559	92	571	581	788	2
algoritmos	94	559	135	571	581	788	2
de	137	559	146	571	581	788	2
aprendizaje	148	559	192	571	581	788	2
profundo	194	559	230	571	581	788	2
y	231	559	236	571	581	788	2
el	238	559	244	571	581	788	2
uso	246	559	260	571	581	788	2
de	262	559	271	571	581	788	2
re-	273	559	283	571	581	788	2
des	57	571	69	583	581	788	2
neuronales	72	571	114	583	581	788	2
convolucionales	117	571	177	583	581	788	2
que	180	571	194	583	581	788	2
permite	197	571	227	583	581	788	2
detectar	229	571	260	583	581	788	2
anor-	263	571	283	583	581	788	2
malidades	57	584	95	596	581	788	2
clínicas	97	584	126	596	581	788	2
preliminares	128	584	176	596	581	788	2
de	178	584	187	596	581	788	2
la	189	584	196	596	581	788	2
tuberculosis.	198	584	246	596	581	788	2
El	57	607	66	622	581	788	2
rol	68	607	80	622	581	788	2
de	82	607	92	622	581	788	2
la	94	607	102	622	581	788	2
inteligencia	104	607	154	622	581	788	2
artificial	155	607	192	622	581	788	2
y	194	607	199	622	581	788	2
su	201	607	210	622	581	788	2
relación	212	607	247	622	581	788	2
con	249	607	265	622	581	788	2
la	266	607	274	622	581	788	2
salud	57	620	80	635	581	788	2
De	57	635	68	647	581	788	2
acuerdo	71	635	101	647	581	788	2
a	104	635	108	647	581	788	2
Chacón	111	635	141	647	581	788	2
Rangel	143	635	169	647	581	788	2
et	172	634	179	647	581	788	2
al.,	182	634	193	647	581	788	2
la	196	635	203	647	581	788	2
inteligencia	205	635	249	647	581	788	2
artificial	252	635	283	647	581	788	2
«es	57	648	68	660	581	788	2
la	71	648	77	660	581	788	2
disciplina	80	648	116	660	581	788	2
que	119	648	132	660	581	788	2
busca	135	648	156	660	581	788	2
entender	158	648	192	660	581	788	2
y	194	648	199	660	581	788	2
modelar	201	648	233	660	581	788	2
las	235	648	245	660	581	788	2
capacida-	247	648	283	660	581	788	2
des	57	660	69	672	581	788	2
de	71	660	80	672	581	788	2
procesamiento	82	660	138	672	581	788	2
de	140	660	149	672	581	788	2
información	150	660	198	672	581	788	2
de	199	660	208	672	581	788	2
la	210	660	217	672	581	788	2
mente	219	660	242	672	581	788	2
humana,	244	660	277	672	581	788	2
y	279	660	283	672	581	788	2
comprender	57	673	103	685	581	788	2
los	105	673	116	685	581	788	2
principios	118	673	156	685	581	788	2
generales	158	673	193	685	581	788	2
para	195	673	212	685	581	788	2
explicar	214	673	244	685	581	788	2
y	245	673	250	685	581	788	2
modelar	252	673	283	685	581	788	2
sistemas	57	685	88	697	581	788	2
inteligentes,	91	685	136	697	581	788	2
sean	138	685	155	697	581	788	2
humanos,	157	685	195	697	581	788	2
animales	197	685	231	697	581	788	2
o	233	685	238	697	581	788	2
artificiales»	240	685	283	697	581	788	2
y	57	698	61	710	581	788	2
«utiliza	63	698	91	710	581	788	2
el	93	698	100	710	581	788	2
computador	102	698	148	710	581	788	2
como	150	698	172	710	581	788	2
medio	174	698	198	710	581	788	2
de	200	698	209	710	581	788	2
simulación»	211	698	257	710	581	788	2
(14)	260	698	269	705	581	788	2
.	269	698	271	710	581	788	2
El	71	710	78	722	581	788	2
campo	80	710	105	722	581	788	2
de	106	710	115	722	581	788	2
la	117	710	123	722	581	788	2
inteligencia	125	710	165	722	581	788	2
artificial	167	710	196	722	581	788	2
ha	198	710	207	722	581	788	2
evolucionado	209	710	256	722	581	788	2
mucho	258	710	283	722	581	788	2
desde	57	723	77	735	581	788	2
1956,	79	723	98	735	581	788	2
cuando	101	723	127	735	581	788	2
un	129	723	139	735	581	788	2
grupo	141	723	163	735	581	788	2
de	165	723	174	735	581	788	2
investigadores	176	723	226	735	581	788	2
acuñó	228	723	251	735	581	788	2
el	253	723	259	735	581	788	2
térmi-	261	723	283	735	581	788	2
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	57	751	201	761	581	788	2
Curioso	453	28	477	39	581	788	2
W	478	28	486	39	581	788	2
&	487	28	493	39	581	788	2
Brunette	494	28	519	39	581	788	2
MJ	521	28	530	39	581	788	2
no	303	69	313	81	581	788	2
(15)	315	70	324	77	581	788	2
.	324	69	326	81	581	788	2
Si	328	69	335	81	581	788	2
bien	337	69	353	81	581	788	2
ahora	355	69	375	81	581	788	2
hay	378	69	391	81	581	788	2
muchas	393	69	421	81	581	788	2
aplicaciones	423	69	466	81	581	788	2
basadas	468	69	496	81	581	788	2
en	498	69	507	81	581	788	2
inteli-	509	69	530	81	581	788	2
gencia	303	82	326	94	581	788	2
artificial	329	82	358	94	581	788	2
que	360	82	374	94	581	788	2
se	376	82	384	94	581	788	2
han	386	82	400	94	581	788	2
implementado	402	82	454	94	581	788	2
en	457	82	466	94	581	788	2
países	468	82	490	94	581	788	2
desarrolla-	492	82	530	94	581	788	2
dos,	303	94	318	106	581	788	2
el	319	94	326	106	581	788	2
uso	327	94	340	106	581	788	2
en	342	94	350	106	581	788	2
entornos	352	94	384	106	581	788	2
con	385	94	399	106	581	788	2
limitaciones	400	94	443	106	581	788	2
de	445	94	454	106	581	788	2
recursos	455	94	485	106	581	788	2
sigue	487	94	505	106	581	788	2
siendo	506	94	530	106	581	788	2
relativamente	303	107	351	119	581	788	2
incipiente	353	107	388	119	581	788	2
(15)	390	107	398	114	581	788	2
.	398	107	400	119	581	788	2
Siendo	402	107	427	119	581	788	2
los	428	107	438	119	581	788	2
errores	440	107	465	119	581	788	2
de	467	107	476	119	581	788	2
diagnóstico	477	107	518	119	581	788	2
un	520	107	530	119	581	788	2
motivo	303	119	329	131	581	788	2
de	331	119	340	131	581	788	2
seria	341	119	358	131	581	788	2
preocupación	360	119	409	131	581	788	2
en	411	119	420	131	581	788	2
países	421	119	443	131	581	788	2
en	445	119	454	131	581	788	2
vías	455	119	469	131	581	788	2
de	471	119	480	131	581	788	2
desarrollo,	482	119	519	131	581	788	2
las	521	119	530	131	581	788	2
herramientas	303	132	350	144	581	788	2
de	352	132	361	144	581	788	2
inteligencia	362	132	403	144	581	788	2
artificial	404	132	434	144	581	788	2
pueden	435	132	462	144	581	788	2
cumplir	464	132	492	144	581	788	2
un	494	132	504	144	581	788	2
rol	505	132	515	144	581	788	2
im-	517	132	530	144	581	788	2
portante	303	144	334	156	581	788	2
para	336	144	352	156	581	788	2
optimizar	355	144	389	156	581	788	2
el	392	144	398	156	581	788	2
proceso	401	144	429	156	581	788	2
de	431	144	440	156	581	788	2
diagnóstico	442	144	484	156	581	788	2
de	486	144	495	156	581	788	2
enferme-	497	144	530	156	581	788	2
dades	303	157	324	169	581	788	2
infecciosas,	325	157	366	169	581	788	2
incluyendo	367	157	407	169	581	788	2
la	408	157	415	169	581	788	2
tuberculosis	416	157	459	169	581	788	2
y	461	157	465	169	581	788	2
la	467	157	473	169	581	788	2
COVID-19	475	157	515	169	581	788	2
(16)	517	157	526	164	581	788	2
.	526	157	528	169	581	788	2
No	317	169	329	181	581	788	2
existen	332	169	359	181	581	788	2
clasificaciones	362	169	416	181	581	788	2
universalmente	419	169	478	181	581	788	2
aceptadas	481	169	518	181	581	788	2
de	521	169	530	181	581	788	2
subcampos	303	182	346	194	581	788	2
de	350	182	359	194	581	788	2
inteligencia	363	182	406	194	581	788	2
artificial	410	182	442	194	581	788	2
relevantes	446	182	484	194	581	788	2
para	488	182	504	194	581	788	2
la	508	182	515	194	581	788	2
sa-	519	182	530	194	581	788	2
lud	303	194	316	206	581	788	2
(15)	318	195	327	202	581	788	2
.	327	194	329	206	581	788	2
A	331	194	338	206	581	788	2
continuación,	340	194	392	206	581	788	2
se	394	194	401	206	581	788	2
describen	403	194	440	206	581	788	2
de	442	194	451	206	581	788	2
manera	453	194	482	206	581	788	2
suscinta	484	194	515	206	581	788	2
dos	517	194	530	206	581	788	2
de	303	207	312	219	581	788	2
los	315	207	326	219	581	788	2
subcampos	328	207	371	219	581	788	2
de	374	207	383	219	581	788	2
la	385	207	392	219	581	788	2
inteligencia	395	207	438	219	581	788	2
artificial:	441	207	475	219	581	788	2
el	477	207	484	219	581	788	2
aprendizaje	487	207	530	219	581	788	2
computacional	303	219	360	231	581	788	2
y	362	219	366	231	581	788	2
el	368	219	374	231	581	788	2
aprendizaje	376	219	420	231	581	788	2
profundo	422	219	458	231	581	788	2
(16,17)	460	220	476	227	581	788	2
.	476	219	478	231	581	788	2
El	480	219	488	231	581	788	2
aprendiza-	490	219	530	231	581	788	2
je	303	232	310	244	581	788	2
computacional	312	232	369	244	581	788	2
(machine	371	232	406	244	581	788	2
learning)	408	231	442	244	581	788	2
es	444	232	452	244	581	788	2
un	454	232	464	244	581	788	2
método	467	232	496	244	581	788	2
para	498	232	515	244	581	788	2
au-	518	232	530	244	581	788	2
tomatizar	303	244	340	256	581	788	2
el	342	244	349	256	581	788	2
análisis	351	244	379	256	581	788	2
de	381	244	390	256	581	788	2
datos	393	244	413	256	581	788	2
mediante	415	244	451	256	581	788	2
el	453	244	460	256	581	788	2
uso	462	244	475	256	581	788	2
de	478	244	487	256	581	788	2
algoritmos	489	244	530	256	581	788	2
que	303	257	317	269	581	788	2
identifican	319	257	360	269	581	788	2
iterativamente	362	257	416	269	581	788	2
patrones	418	257	451	269	581	788	2
en	453	257	462	269	581	788	2
los	464	257	475	269	581	788	2
datos	477	257	497	269	581	788	2
y	499	257	503	269	581	788	2
apren-	505	257	530	269	581	788	2
den	303	269	318	281	581	788	2
de	320	269	329	281	581	788	2
ellos	331	269	348	281	581	788	2
(16)	350	270	359	277	581	788	2
.	359	269	361	281	581	788	2
El	363	269	371	281	581	788	2
aprendizaje	374	269	417	281	581	788	2
profundo	419	269	455	281	581	788	2
(deep	458	269	478	281	581	788	2
learning)	480	268	514	281	581	788	2
uti-	516	269	530	281	581	788	2
liza	303	282	316	294	581	788	2
«diversas	320	282	354	294	581	788	2
cadenas	358	282	388	294	581	788	2
de	391	282	400	294	581	788	2
redes	404	282	424	294	581	788	2
neuronales	427	282	469	294	581	788	2
que	472	282	486	294	581	788	2
además	489	282	518	294	581	788	2
de	521	282	530	294	581	788	2
conformar	303	294	344	306	581	788	2
estructuras	346	294	388	306	581	788	2
complejas	391	294	429	306	581	788	2
secuenciales	431	294	478	306	581	788	2
o	480	294	485	306	581	788	2
en	488	294	497	306	581	788	2
diversas	500	294	530	306	581	788	2
configuraciones,	303	307	366	319	581	788	2
las	369	307	379	319	581	788	2
configuran	383	307	424	319	581	788	2
en	428	307	437	319	581	788	2
roles	441	307	459	319	581	788	2
diferentes»	462	307	504	319	581	788	2
(17)	507	307	516	314	581	788	2
.	516	307	519	319	581	788	2
El	522	307	530	319	581	788	2
campo	303	319	329	331	581	788	2
de	332	319	341	331	581	788	2
la	344	319	351	331	581	788	2
inteligencia	354	319	397	331	581	788	2
artificial	400	319	432	331	581	788	2
ha	435	319	444	331	581	788	2
progresado	447	319	490	331	581	788	2
hacia	493	319	513	331	581	788	2
una	516	319	530	331	581	788	2
nueva	303	332	326	344	581	788	2
era	329	332	341	344	581	788	2
de	343	332	352	344	581	788	2
aprendizaje	355	332	399	344	581	788	2
profundo.	401	332	439	344	581	788	2
En	442	332	453	344	581	788	2
particular,	455	332	494	344	581	788	2
las	497	332	507	344	581	788	2
redes	510	332	530	344	581	788	2
neuronales	303	344	345	356	581	788	2
convolucionales	348	344	408	356	581	788	2
(convolutional	411	344	464	356	581	788	2
neural	467	343	491	356	581	788	2
networks)	493	343	530	356	581	788	2
son	303	357	317	369	581	788	2
una	320	357	334	369	581	788	2
clase	337	357	356	369	581	788	2
de	359	357	368	369	581	788	2
aprendizaje	371	357	414	369	581	788	2
profundo	417	357	453	369	581	788	2
que	456	357	470	369	581	788	2
utiliza	473	357	497	369	581	788	2
una	500	357	514	369	581	788	2
red	518	357	530	369	581	788	2
neuronal	303	369	337	381	581	788	2
artificial	339	369	371	381	581	788	2
para	373	369	389	381	581	788	2
analizar	391	369	421	381	581	788	2
imágenes	423	369	458	381	581	788	2
visuales	460	369	490	381	581	788	2
(18)	492	370	501	377	581	788	2
.	501	369	503	381	581	788	2
Las	505	369	517	381	581	788	2
re-	519	369	530	381	581	788	2
des	303	382	316	394	581	788	2
neuronales	318	382	360	394	581	788	2
convolucionales	362	382	423	394	581	788	2
se	425	382	433	394	581	788	2
han	435	382	450	394	581	788	2
convertido	452	382	493	394	581	788	2
en	495	382	504	394	581	788	2
la	507	382	513	394	581	788	2
téc-	516	382	530	394	581	788	2
nica	303	394	319	406	581	788	2
preferida	322	394	356	406	581	788	2
para	359	394	376	406	581	788	2
analizar	378	394	408	406	581	788	2
imágenes	411	394	446	406	581	788	2
médicas.	449	394	482	406	581	788	2
Actualmen-	485	394	530	406	581	788	2
te,	303	407	312	419	581	788	2
se	314	407	322	419	581	788	2
consideran	324	407	366	419	581	788	2
de	368	407	377	419	581	788	2
vanguardia	379	407	422	419	581	788	2
para	424	407	441	419	581	788	2
clasificar	443	407	476	419	581	788	2
imágenes	478	407	514	419	581	788	2
(19)	515	407	524	414	581	788	2
.	524	407	526	419	581	788	2
Comparación	303	430	363	445	581	788	2
de	365	430	375	445	581	788	2
algoritmos	377	430	424	445	581	788	2
de	426	430	436	445	581	788	2
inteligencia	438	430	488	445	581	788	2
artificial	490	430	526	445	581	788	2
usados	303	443	333	458	581	788	2
para	335	443	355	458	581	788	2
el	357	443	364	458	581	788	2
diagnóstico	366	443	416	458	581	788	2
de	418	443	428	458	581	788	2
la	430	443	438	458	581	788	2
tuberculosis	440	443	492	458	581	788	2
Hwang	303	458	330	470	581	788	2
et	333	457	339	470	581	788	2
al.	342	457	351	470	581	788	2
fueron	353	458	378	470	581	788	2
los	380	458	391	470	581	788	2
primeros	393	458	428	470	581	788	2
en	430	458	439	470	581	788	2
proponer	442	458	477	470	581	788	2
la	479	458	486	470	581	788	2
implemen-	488	458	530	470	581	788	2
tación	303	471	327	483	581	788	2
de	329	471	338	483	581	788	2
redes	340	471	360	483	581	788	2
neuronales	363	471	404	483	581	788	2
convolucionales	406	471	467	483	581	788	2
para	469	471	486	483	581	788	2
el	488	471	495	483	581	788	2
diagnós-	497	471	530	483	581	788	2
tico	303	483	318	495	581	788	2
de	320	483	329	495	581	788	2
tuberculosis	331	483	377	495	581	788	2
(20)	379	484	388	491	581	788	2
.	388	483	390	495	581	788	2
Modificaron	392	483	439	495	581	788	2
la	441	483	448	495	581	788	2
arquitectura	450	483	496	495	581	788	2
AlexNet,	498	482	530	495	581	788	2
que	303	496	317	508	581	788	2
utiliza	321	496	345	508	581	788	2
reconocimiento	349	496	409	508	581	788	2
de	413	496	422	508	581	788	2
imágenes	427	496	462	508	581	788	2
generales,	466	496	504	508	581	788	2
según	508	496	530	508	581	788	2
sus	303	508	315	520	581	788	2
preferencias	318	508	364	520	581	788	2
(20)	365	509	374	516	581	788	2
.	374	508	376	520	581	788	2
Harris	379	508	403	520	581	788	2
et	406	507	413	520	581	788	2
al.	415	507	424	520	581	788	2
realizaron	427	508	465	520	581	788	2
una	467	508	482	520	581	788	2
revisión	484	508	515	520	581	788	2
sis-	517	508	530	520	581	788	2
temática	303	521	336	533	581	788	2
de	339	521	348	533	581	788	2
la	351	521	357	533	581	788	2
precisión	360	521	395	533	581	788	2
diagnóstica	398	521	441	533	581	788	2
de	444	521	453	533	581	788	2
programas	456	521	497	533	581	788	2
basados	500	521	530	533	581	788	2
en	303	533	313	545	581	788	2
inteligencia	315	533	359	545	581	788	2
artificial	362	533	394	545	581	788	2
para	396	533	413	545	581	788	2
identificar	416	533	455	545	581	788	2
anomalías	458	533	497	545	581	788	2
radioló-	499	533	530	545	581	788	2
gicas	303	546	322	558	581	788	2
(detección	324	546	364	558	581	788	2
asistida	366	546	394	558	581	788	2
por	397	546	410	558	581	788	2
computadora)	412	546	466	558	581	788	2
compatibles	468	546	514	558	581	788	2
con	516	546	530	558	581	788	2
tuberculosis	303	558	349	570	581	788	2
pulmonar	352	558	389	570	581	788	2
en	392	558	401	570	581	788	2
radiografías	404	558	449	570	581	788	2
de	451	558	460	570	581	788	2
tórax	463	558	483	570	581	788	2
(21)	485	559	494	566	581	788	2
.	494	558	496	570	581	788	2
Incluye-	499	558	530	570	581	788	2
ron	303	571	317	583	581	788	2
53	319	571	328	583	581	788	2
estudios,	331	571	364	583	581	788	2
de	366	571	375	583	581	788	2
los	378	571	388	583	581	788	2
cuales	391	571	414	583	581	788	2
40	417	571	426	583	581	788	2
fueron	428	571	453	583	581	788	2
de	456	571	465	583	581	788	2
desarrollo	467	571	505	583	581	788	2
y	508	571	512	583	581	788	2
solo	515	571	530	583	581	788	2
13,	303	583	315	595	581	788	2
clínicos.	317	583	349	595	581	788	2
Los	351	583	365	595	581	788	2
autores	368	583	395	595	581	788	2
concluyeron	398	583	445	595	581	788	2
que	447	583	461	595	581	788	2
los	464	583	475	595	581	788	2
programas	478	583	518	595	581	788	2
de	521	583	530	595	581	788	2
detección	303	596	340	608	581	788	2
asistida	342	596	370	608	581	788	2
por	372	596	386	608	581	788	2
computadora	388	596	438	608	581	788	2
son	441	596	454	608	581	788	2
prometedores,	456	596	511	608	581	788	2
pero	513	596	530	608	581	788	2
la	303	608	310	620	581	788	2
mayoría	313	608	344	620	581	788	2
de	347	608	356	620	581	788	2
estudios	359	608	390	620	581	788	2
se	393	608	401	620	581	788	2
han	403	608	418	620	581	788	2
enfocado	421	608	456	620	581	788	2
en	459	608	468	620	581	788	2
el	471	608	477	620	581	788	2
desarrollo	480	608	518	620	581	788	2
de	521	608	530	620	581	788	2
estos	303	621	322	633	581	788	2
programas	324	621	365	633	581	788	2
más	367	621	382	633	581	788	2
que	384	621	398	633	581	788	2
en	400	621	410	633	581	788	2
la	412	621	418	633	581	788	2
evaluación	420	621	461	633	581	788	2
clínica	463	621	488	633	581	788	2
(21)	490	621	500	628	581	788	2
.	500	621	502	633	581	788	2
Inteligencia	303	644	354	659	581	788	2
artificial	356	644	392	659	581	788	2
para	394	644	414	659	581	788	2
optimizar	416	644	458	659	581	788	2
el	460	644	468	659	581	788	2
diagnóstico	469	644	519	659	581	788	2
de	303	657	314	672	581	788	2
la	316	657	323	672	581	788	2
tuberculosis	325	657	378	672	581	788	2
en	379	657	390	672	581	788	2
el	392	657	399	672	581	788	2
Perú	401	657	422	672	581	788	2
En	303	672	314	684	581	788	2
el	317	672	323	684	581	788	2
Perú,	327	672	346	684	581	788	2
los	349	672	360	684	581	788	2
autores	363	672	391	684	581	788	2
(WHC	394	672	420	684	581	788	2
y	423	672	427	684	581	788	2
MJB)	430	672	451	684	581	788	2
forman	454	672	482	684	581	788	2
parte	485	672	505	684	581	788	2
de	508	672	517	684	581	788	2
un	520	672	530	684	581	788	2
equipo	303	685	330	697	581	788	2
interdisciplinario	333	685	398	697	581	788	2
compuesto	402	685	443	697	581	788	2
por	447	685	460	697	581	788	2
investigadores	463	685	517	697	581	788	2
en	521	685	530	697	581	788	2
salud	303	697	323	709	581	788	2
pública,	327	697	357	709	581	788	2
medicina,	360	697	398	709	581	788	2
ingeniería	401	697	439	709	581	788	2
de	442	697	451	709	581	788	2
sistemas	455	697	486	709	581	788	2
de	490	697	499	709	581	788	2
salud	502	697	522	709	581	788	2
y	526	697	530	709	581	788	2
ciencias	303	710	333	722	581	788	2
de	338	710	347	722	581	788	2
la	351	710	358	722	581	788	2
computación	362	710	412	722	581	788	2
que	417	710	430	722	581	788	2
actualmente	435	710	481	722	581	788	2
exploran	486	710	519	722	581	788	2
el	524	710	530	722	581	788	2
uso	303	722	317	734	581	788	2
efectivo	320	722	350	734	581	788	2
de	353	722	362	734	581	788	2
las	365	722	375	734	581	788	2
tecnologías	378	722	421	734	581	788	2
móviles	425	722	454	734	581	788	2
en	457	722	466	734	581	788	2
salud	470	722	490	734	581	788	2
o	493	722	498	734	581	788	2
mSalud	501	722	530	734	581	788	2
555	516	749	533	762	581	788	2
Rev	51	28	65	37	581	788	3
Peru	67	28	86	37	581	788	3
Med	88	28	105	37	581	788	3
Exp	107	28	120	37	581	788	3
Salud	123	28	146	37	581	788	3
Publica.	148	28	179	37	581	788	3
2020;37(3):554-8.	182	29	231	38	581	788	3
(mHealth)	51	70	90	82	581	788	3
para	92	70	109	82	581	788	3
optimizar	112	70	149	82	581	788	3
las	151	70	161	82	581	788	3
tareas	163	70	185	82	581	788	3
de	188	70	197	82	581	788	3
detección	199	70	236	82	581	788	3
y	238	70	242	82	581	788	3
diagnós-	245	70	278	82	581	788	3
tico	51	82	65	94	581	788	3
de	68	82	77	94	581	788	3
la	79	82	86	94	581	788	3
tuberculosis	88	82	134	94	581	788	3
en	137	82	146	94	581	788	3
Lima,	148	82	170	94	581	788	3
Perú	172	82	190	94	581	788	3
(22)	193	83	202	90	581	788	3
.	202	82	204	94	581	788	3
En	206	82	217	94	581	788	3
el	219	82	226	94	581	788	3
proyecto,	228	82	263	94	581	788	3
de-	265	82	278	94	581	788	3
nominado	51	95	90	107	581	788	3
eRx,	92	95	109	107	581	788	3
los	111	95	122	107	581	788	3
profesionales	124	95	173	107	581	788	3
de	175	95	184	107	581	788	3
enfermería	186	95	228	107	581	788	3
o	230	95	235	107	581	788	3
el	237	95	243	107	581	788	3
personal	245	95	278	107	581	788	3
técnico	51	107	79	119	581	788	3
capacitado	81	107	122	119	581	788	3
utilizan	125	107	153	119	581	788	3
teléfonos	156	107	191	119	581	788	3
inteligentes	193	107	236	119	581	788	3
como	239	107	261	119	581	788	3
dis-	263	107	278	119	581	788	3
positivos	51	120	85	132	581	788	3
para	87	120	104	132	581	788	3
capturar	106	120	137	132	581	788	3
imágenes	139	120	175	132	581	788	3
de	177	120	186	132	581	788	3
las	188	120	198	132	581	788	3
radiografías	200	120	245	132	581	788	3
de	247	120	256	132	581	788	3
tórax	258	120	278	132	581	788	3
de	51	132	60	144	581	788	3
los	63	132	73	144	581	788	3
pacientes	76	132	111	144	581	788	3
en	113	132	122	144	581	788	3
los	125	132	136	144	581	788	3
establecimientos	138	132	201	144	581	788	3
de	203	132	212	144	581	788	3
salud	215	132	235	144	581	788	3
(Figura	237	132	265	144	581	788	3
1).	268	132	278	144	581	788	3
Posteriormente,	51	145	111	157	581	788	3
se	114	145	121	157	581	788	3
transmiten	124	145	165	157	581	788	3
dichas	167	145	191	157	581	788	3
imágenes	194	145	229	157	581	788	3
de	231	145	240	157	581	788	3
rayos	243	145	263	157	581	788	3
X	265	145	271	157	581	788	3
a	274	145	278	157	581	788	3
través	51	157	73	169	581	788	3
de	75	157	84	169	581	788	3
una	86	157	101	169	581	788	3
aplicación	103	157	141	169	581	788	3
(App)	143	157	166	169	581	788	3
previamente	168	157	215	169	581	788	3
instalada	217	157	251	169	581	788	3
dentro	253	157	278	169	581	788	3
del	51	170	62	182	581	788	3
dispositivo	66	170	107	182	581	788	3
móvil	110	170	132	182	581	788	3
(Figura	136	170	164	182	581	788	3
2)	167	170	175	182	581	788	3
y	178	170	182	182	581	788	3
diseñada	186	170	219	182	581	788	3
en	223	170	232	182	581	788	3
base	235	170	252	182	581	788	3
a	255	170	259	182	581	788	3
mé-	263	170	278	182	581	788	3
todos	51	182	72	194	581	788	3
de	76	182	85	194	581	788	3
inteligencia	88	182	132	194	581	788	3
artificial	135	182	167	194	581	788	3
utilizando	171	182	209	194	581	788	3
redes	213	182	233	194	581	788	3
neuronales	236	182	278	194	581	788	3
convolucionales.	51	195	114	207	581	788	3
Dicha	116	195	138	207	581	788	3
aplicación	140	195	179	207	581	788	3
permite	181	195	211	207	581	788	3
detectar	212	195	243	207	581	788	3
anorma-	245	195	278	207	581	788	3
lidades	51	207	78	219	581	788	3
pulmonares	80	207	125	219	581	788	3
y	127	207	132	219	581	788	3
sugiere	134	207	161	219	581	788	3
manifestaciones	163	207	224	219	581	788	3
clínicas	227	207	255	219	581	788	3
preli-	257	207	278	219	581	788	3
minares	51	220	81	232	581	788	3
de	84	220	93	232	581	788	3
la	95	220	101	232	581	788	3
tuberculosis	104	220	150	232	581	788	3
(22-25)	152	220	168	227	581	788	3
.	168	220	170	232	581	788	3
Es	65	232	74	244	581	788	3
importante	76	232	117	244	581	788	3
señalar	119	232	145	244	581	788	3
que	147	232	161	244	581	788	3
el	162	232	169	244	581	788	3
proyecto	170	232	203	244	581	788	3
sigue	204	232	224	244	581	788	3
un	225	232	235	244	581	788	3
enfoque	237	232	267	244	581	788	3
de	269	232	278	244	581	788	3
ingeniería	51	245	88	257	581	788	3
de	91	245	100	257	581	788	3
sistemas	103	245	134	257	581	788	3
que	136	245	150	257	581	788	3
se	153	245	160	257	581	788	3
usa	163	245	175	257	581	788	3
ampliamente	178	245	226	257	581	788	3
para	229	245	246	257	581	788	3
mejorar	248	245	278	257	581	788	3
el	51	257	57	269	581	788	3
proceso	60	257	89	269	581	788	3
de	91	257	100	269	581	788	3
atención	102	257	134	269	581	788	3
médica	137	257	164	269	581	788	3
y	166	257	170	269	581	788	3
considera	173	257	209	269	581	788	3
los	211	257	221	269	581	788	3
factores	224	257	253	269	581	788	3
socio-	255	257	278	269	581	788	3
técnicos	51	270	81	282	581	788	3
(26)	84	270	93	277	581	788	3
,	93	270	95	282	581	788	3
es	98	270	105	282	581	788	3
decir,	108	270	128	282	581	788	3
analiza	131	270	157	282	581	788	3
las	159	270	169	282	581	788	3
interacciones	172	270	221	282	581	788	3
entre	223	270	242	282	581	788	3
los	245	270	256	282	581	788	3
com-	258	270	278	282	581	788	3
ponentes	51	282	85	294	581	788	3
del	87	282	99	294	581	788	3
sistema	102	282	129	294	581	788	3
para	132	282	148	294	581	788	3
proponer	151	282	186	294	581	788	3
soluciones	189	282	228	294	581	788	3
que	230	282	244	294	581	788	3
integren	247	282	278	294	581	788	3
los	51	295	62	307	581	788	3
factores	63	295	92	307	581	788	3
sociales,	94	295	124	307	581	788	3
técnicos,	126	295	158	307	581	788	3
organizacionales	160	295	221	307	581	788	3
y	223	295	227	307	581	788	3
culturales	229	295	265	307	581	788	3
(26)	267	295	276	302	581	788	3
.	276	295	278	307	581	788	3
En	51	307	62	319	581	788	3
esa	64	307	76	319	581	788	3
línea,	78	307	98	319	581	788	3
se	101	307	108	319	581	788	3
debe	111	307	129	319	581	788	3
considerar	131	307	170	319	581	788	3
no	173	307	183	319	581	788	3
solo	185	307	201	319	581	788	3
los	203	307	214	319	581	788	3
factores	216	307	245	319	581	788	3
como	248	307	269	319	581	788	3
la	271	307	278	319	581	788	3
pobre	51	320	73	332	581	788	3
infraestructura	75	320	131	332	581	788	3
física,	134	320	155	332	581	788	3
la	157	320	164	332	581	788	3
escasez	167	320	193	332	581	788	3
del	196	320	207	332	581	788	3
personal	210	320	242	332	581	788	3
de	244	320	253	332	581	788	3
salud,	256	320	278	332	581	788	3
procesos	51	332	83	344	581	788	3
de	86	332	95	344	581	788	3
trabajo	98	332	124	344	581	788	3
redundantes,	127	332	175	344	581	788	3
ineficientes	178	332	220	344	581	788	3
y	222	332	227	344	581	788	3
burocráticos,	229	332	278	344	581	788	3
sino	51	345	67	357	581	788	3
también	70	345	101	357	581	788	3
considerar	105	345	144	357	581	788	3
los	147	345	158	357	581	788	3
factores	161	345	190	357	581	788	3
socioculturales	194	345	249	357	581	788	3
dentro	253	345	278	357	581	788	3
del	51	357	62	369	581	788	3
funcionamiento	65	357	124	369	581	788	3
del	126	357	138	369	581	788	3
sistema	140	357	168	369	581	788	3
de	170	357	179	369	581	788	3
salud,	181	357	203	369	581	788	3
ya	206	357	214	369	581	788	3
que	216	357	230	369	581	788	3
las	233	357	242	369	581	788	3
personas	245	357	278	369	581	788	3
con	51	370	65	382	581	788	3
tuberculosis	67	370	112	382	581	788	3
se	114	370	121	382	581	788	3
encuentran	123	370	166	382	581	788	3
a	168	370	172	382	581	788	3
menudo	174	370	205	382	581	788	3
en	207	370	216	382	581	788	3
situación	218	370	252	382	581	788	3
de	254	370	263	382	581	788	3
po-	265	370	278	382	581	788	3
breza	51	382	71	394	581	788	3
o	74	382	78	394	581	788	3
de	81	382	90	394	581	788	3
pobreza	93	382	122	394	581	788	3
extrema,	125	382	157	394	581	788	3
lo	160	382	167	394	581	788	3
que	170	382	183	394	581	788	3
representa	186	382	225	394	581	788	3
una	227	382	242	394	581	788	3
situación	244	382	278	394	581	788	3
de	51	395	60	407	581	788	3
exclusión	63	395	97	407	581	788	3
social	100	395	121	407	581	788	3
y	124	395	128	407	581	788	3
con	131	395	145	407	581	788	3
limitaciones	147	395	192	407	581	788	3
para	195	395	211	407	581	788	3
el	214	395	220	407	581	788	3
acceso	223	395	247	407	581	788	3
a	250	395	254	407	581	788	3
servi-	257	395	278	407	581	788	3
cios	51	407	66	419	581	788	3
básicos	68	407	94	419	581	788	3
como	96	407	117	419	581	788	3
salud,	119	407	141	419	581	788	3
educación,	143	407	183	419	581	788	3
vivienda,	185	407	219	419	581	788	3
etc.	221	407	233	419	581	788	3
(26)	235	408	244	415	581	788	3
El	65	420	73	432	581	788	3
proyecto,	75	420	107	432	581	788	3
basado	110	420	135	432	581	788	3
en	137	420	146	432	581	788	3
la	149	420	155	432	581	788	3
aplicación	158	420	193	432	581	788	3
de	196	420	204	432	581	788	3
inteligencia	207	420	247	432	581	788	3
artificial	249	420	278	432	581	788	3
usando	51	432	77	444	581	788	3
tecnologías	78	432	117	444	581	788	3
móviles	118	432	145	444	581	788	3
aplicadas	146	432	178	444	581	788	3
a	179	432	183	444	581	788	3
la	184	432	190	444	581	788	3
salud	191	432	210	444	581	788	3
pública,	211	432	238	444	581	788	3
tiene	239	432	257	444	581	788	3
como	258	432	278	444	581	788	3
objetivo	51	445	79	457	581	788	3
optimizar	80	445	114	457	581	788	3
el	115	445	121	457	581	788	3
proceso	121	445	149	457	581	788	3
de	150	445	158	457	581	788	3
diagnóstico	159	445	199	457	581	788	3
de	200	445	209	457	581	788	3
tuberculosis	210	445	252	457	581	788	3
a	252	445	257	457	581	788	3
través	257	445	278	457	581	788	3
de	51	457	60	469	581	788	3
una	61	457	74	469	581	788	3
herramienta	75	457	118	469	581	788	3
que	119	457	132	469	581	788	3
puede	134	457	155	469	581	788	3
ser	156	457	166	469	581	788	3
utilizada	168	457	197	469	581	788	3
por	198	457	211	469	581	788	3
los	212	457	222	469	581	788	3
profesionales	223	457	268	469	581	788	3
de	269	457	278	469	581	788	3
enfermería	51	470	89	482	581	788	3
o	90	470	95	482	581	788	3
un	96	470	106	482	581	788	3
técnico	107	470	133	482	581	788	3
capacitado	134	470	171	482	581	788	3
en	172	470	181	482	581	788	3
el	182	470	188	482	581	788	3
propio	189	470	213	482	581	788	3
establecimiento	214	470	268	482	581	788	3
de	269	470	278	482	581	788	3
Tuberculosis	423	28	460	39	581	788	3
e	461	28	465	39	581	788	3
inteligencia	466	28	499	39	581	788	3
artificial	500	28	524	39	581	788	3
Figura	298	287	320	298	581	788	3
2.	322	287	328	298	581	788	3
Personal	329	288	357	298	581	788	3
de	359	288	366	298	581	788	3
salud	368	288	385	298	581	788	3
utilizando	387	288	419	298	581	788	3
el	421	288	426	298	581	788	3
aplicativo	428	288	459	298	581	788	3
eRx	461	288	473	298	581	788	3
con	475	288	486	298	581	788	3
un	488	288	497	298	581	788	3
teléfono	499	288	524	298	581	788	3
inteligente	298	299	331	309	581	788	3
en	333	299	341	309	581	788	3
un	342	299	351	309	581	788	3
establecimiento	353	299	403	309	581	788	3
de	405	299	412	309	581	788	3
salud.	414	299	433	309	581	788	3
salud	298	331	316	343	581	788	3
(22-26)	317	332	332	339	581	788	3
.	332	331	334	343	581	788	3
La	336	331	345	343	581	788	3
Figura	347	331	370	343	581	788	3
3	371	331	376	343	581	788	3
muestra	378	331	406	343	581	788	3
las	408	331	417	343	581	788	3
interacciones	419	331	464	343	581	788	3
entre	466	331	484	343	581	788	3
el	486	331	492	343	581	788	3
paciente,	494	331	524	343	581	788	3
los	298	344	308	356	581	788	3
profesionales	308	344	354	356	581	788	3
de	354	344	363	356	581	788	3
enfermería	364	344	402	356	581	788	3
o	403	344	408	356	581	788	3
el	408	344	414	356	581	788	3
personal	415	344	445	356	581	788	3
técnico	446	344	471	356	581	788	3
y	472	344	476	356	581	788	3
el	477	344	483	356	581	788	3
servidor	484	344	513	356	581	788	3
del	514	344	524	356	581	788	3
sistema	298	357	324	369	581	788	3
eRx.	325	357	340	369	581	788	3
Durante	342	357	371	369	581	788	3
el	372	357	378	369	581	788	3
periodo	379	357	407	369	581	788	3
comprendido	408	357	456	369	581	788	3
entre	457	357	475	369	581	788	3
septiembre	476	357	514	369	581	788	3
de	516	357	524	369	581	788	3
2018	298	369	315	381	581	788	3
y	316	369	321	381	581	788	3
febrero	322	369	347	381	581	788	3
de	348	369	357	381	581	788	3
2019,	358	369	377	381	581	788	3
se	379	369	386	381	581	788	3
usó	387	369	400	381	581	788	3
el	401	369	407	381	581	788	3
sistema	409	369	435	381	581	788	3
eRx	436	369	450	381	581	788	3
en	451	369	460	381	581	788	3
5	461	369	466	381	581	788	3
establecimientos	467	369	524	381	581	788	3
de	298	382	306	394	581	788	3
salud	308	382	326	394	581	788	3
en	328	382	337	394	581	788	3
Huaycán,	338	382	371	394	581	788	3
Ate	373	382	385	394	581	788	3
(Lima).	387	382	413	394	581	788	3
Se	415	382	423	394	581	788	3
contó	424	382	444	394	581	788	3
con	446	382	459	394	581	788	3
la	461	382	467	394	581	788	3
participación	468	382	514	394	581	788	3
de	516	382	524	394	581	788	3
7	298	395	302	407	581	788	3
enfermeras	304	395	343	407	581	788	3
y	345	395	349	407	581	788	3
5	351	395	355	407	581	788	3
médicos	357	395	386	407	581	788	3
especialistas	388	395	430	407	581	788	3
en	432	395	440	407	581	788	3
neumología.	442	395	486	407	581	788	3
Durante	487	395	517	407	581	788	3
el	518	395	524	407	581	788	3
estudio	298	407	323	420	581	788	3
piloto,	325	407	347	420	581	788	3
se	348	407	355	420	581	788	3
trató	357	407	374	420	581	788	3
de	375	407	384	420	581	788	3
medir	386	407	407	420	581	788	3
las	409	407	418	420	581	788	3
reacciones	420	407	456	420	581	788	3
de	457	407	466	420	581	788	3
los	468	407	478	420	581	788	3
profesionales	479	407	524	420	581	788	3
de	298	420	306	432	581	788	3
salud	308	420	327	432	581	788	3
al	328	420	335	432	581	788	3
interactuar	337	420	374	432	581	788	3
con	376	420	389	432	581	788	3
el	391	420	397	432	581	788	3
sistema	399	420	425	432	581	788	3
eRx,	427	420	442	432	581	788	3
en	444	420	453	432	581	788	3
específico,	455	420	490	432	581	788	3
al	492	420	498	432	581	788	3
utilizar	500	420	524	432	581	788	3
el	298	433	304	445	581	788	3
aplicativo	305	433	338	445	581	788	3
móvil	340	433	360	445	581	788	3
en	362	433	371	445	581	788	3
los	373	433	383	445	581	788	3
establecimientos	384	433	441	445	581	788	3
de	443	433	452	445	581	788	3
salud	454	433	472	445	581	788	3
y	474	433	478	445	581	788	3
a	480	433	484	445	581	788	3
través	486	433	506	445	581	788	3
de	508	433	517	445	581	788	3
la	518	433	524	445	581	788	3
plataforma	298	446	336	458	581	788	3
web	338	446	352	458	581	788	3
en	354	446	363	458	581	788	3
tabletas	365	446	391	458	581	788	3
o	394	446	398	458	581	788	3
computadoras	401	446	451	458	581	788	3
portátiles	453	446	485	458	581	788	3
compactas	487	446	524	458	581	788	3
de	298	458	306	470	581	788	3
pantalla	311	458	338	470	581	788	3
táctil	343	458	360	470	581	788	3
(25)	362	459	371	466	581	788	3
.	371	458	373	470	581	788	3
Los	377	458	390	470	581	788	3
profesionales	394	458	440	470	581	788	3
de	444	458	453	470	581	788	3
salud	457	458	476	470	581	788	3
completaron	480	458	524	470	581	788	3
encuestas	298	471	331	483	581	788	3
semanales	333	471	369	483	581	788	3
de	371	471	380	483	581	788	3
retroalimentación.	382	471	446	483	581	788	3
Los	448	471	461	483	581	788	3
resultados	463	471	498	483	581	788	3
de	500	471	509	483	581	788	3
esta	511	471	524	483	581	788	3
evaluación	298	484	335	496	581	788	3
piloto	336	484	357	496	581	788	3
serán	358	484	377	496	581	788	3
reportados	378	484	416	496	581	788	3
en	418	484	426	496	581	788	3
una	428	484	442	496	581	788	3
siguiente	443	484	474	496	581	788	3
publicación.	475	484	517	496	581	788	3
OBSERVACIONES	298	506	409	521	581	788	3
FINALES	412	506	467	521	581	788	3
Redes	176	584	193	594	581	788	3
neuronales	194	584	225	594	581	788	3
convolucionales	226	584	271	594	581	788	3
Extracción	73	637	103	647	581	788	3
automática	104	637	135	647	581	788	3
de	70	647	77	657	581	788	3
región	78	647	97	657	581	788	3
sospechosa	98	647	129	657	581	788	3
en	131	647	138	657	581	788	3
placa	81	657	96	667	581	788	3
de	97	657	104	667	581	788	3
rayos	105	657	120	667	581	788	3
X	122	657	127	667	581	788	3
Clasificación	186	637	222	646	581	788	3
de	224	637	231	646	581	788	3
regiones	232	637	255	646	581	788	3
y	257	637	260	646	581	788	3
reconocimiento	173	647	217	656	581	788	3
de	218	647	225	656	581	788	3
manisfestaciones	226	647	274	656	581	788	3
de	202	657	209	666	581	788	3
tuberculosis	210	657	244	666	581	788	3
Figura	51	702	73	714	581	788	3
1.	76	702	82	714	581	788	3
Enfoque	84	703	111	714	581	788	3
propuesto	114	703	146	714	581	788	3
para	148	703	162	714	581	788	3
el	165	703	170	714	581	788	3
análisis	173	703	196	714	581	788	3
de	199	703	206	714	581	788	3
imágenes	209	703	239	714	581	788	3
de	241	703	249	714	581	788	3
rayos	251	703	268	714	581	788	3
X.	271	703	278	714	581	788	3
Imagen	51	713	75	723	581	788	3
de	78	713	85	723	581	788	3
placa	88	713	104	723	581	788	3
de	107	713	114	723	581	788	3
rayos	117	713	134	723	581	788	3
X	136	713	142	723	581	788	3
tomada	144	713	168	723	581	788	3
de	171	713	178	723	581	788	3
http://www.publicdomainfiles.	181	713	278	723	581	788	3
com/show_file.php?id=13519473611917	51	722	180	732	581	788	3
556	48	749	65	762	581	788	3
Las	298	535	311	547	581	788	3
innovaciones	314	535	364	547	581	788	3
basadas	368	535	397	547	581	788	3
en	401	535	410	547	581	788	3
herramientas	414	535	464	547	581	788	3
de	468	535	477	547	581	788	3
inteligencia	481	535	524	547	581	788	3
artificial	298	547	329	559	581	788	3
pueden	332	547	361	559	581	788	3
optimizar	364	547	401	559	581	788	3
el	404	547	410	559	581	788	3
proceso	413	547	443	559	581	788	3
de	446	547	455	559	581	788	3
diagnóstico	458	547	502	559	581	788	3
de	506	547	515	559	581	788	3
la	518	547	524	559	581	788	3
tuberculosis	298	560	344	572	581	788	3
y	346	560	350	572	581	788	3
de	353	560	362	572	581	788	3
muchos	364	560	394	572	581	788	3
otros	396	560	416	572	581	788	3
problemas	418	560	458	572	581	788	3
relacionados	460	560	508	572	581	788	3
con	510	560	524	572	581	788	3
la	298	572	304	584	581	788	3
salud	307	572	327	584	581	788	3
urbana.	329	572	358	584	581	788	3
Así,	361	572	375	584	581	788	3
la	378	572	384	584	581	788	3
flexibilidad	387	572	429	584	581	788	3
de	432	572	441	584	581	788	3
las	443	572	453	584	581	788	3
aplicaciones	456	572	502	584	581	788	3
basa-	504	572	524	584	581	788	3
das	298	585	310	597	581	788	3
en	313	585	322	597	581	788	3
la	325	585	332	597	581	788	3
inteligencia	334	585	378	597	581	788	3
artificial	381	585	412	597	581	788	3
permiten	415	585	450	597	581	788	3
superar	452	585	481	597	581	788	3
algunas	484	585	513	597	581	788	3
de	515	585	524	597	581	788	3
las	298	597	308	609	581	788	3
complejidades	310	597	364	609	581	788	3
comunes	366	597	400	609	581	788	3
que	403	597	416	609	581	788	3
rodean	419	597	445	609	581	788	3
la	447	597	454	609	581	788	3
carga	456	597	476	609	581	788	3
de	478	597	488	609	581	788	3
enferme-	490	597	524	609	581	788	3
dad	298	610	312	622	581	788	3
por	314	610	327	622	581	788	3
tuberculosis	329	610	375	622	581	788	3
en	377	610	386	622	581	788	3
países	388	610	411	622	581	788	3
de	413	610	422	622	581	788	3
medianos	424	610	461	622	581	788	3
y	463	610	467	622	581	788	3
bajos	469	610	489	622	581	788	3
ingresos,	491	610	524	622	581	788	3
como	298	622	319	634	581	788	3
el	321	622	327	634	581	788	3
poco	329	622	348	634	581	788	3
acceso	350	622	374	634	581	788	3
a	376	622	380	634	581	788	3
establecimientos	382	622	445	634	581	788	3
de	447	622	456	634	581	788	3
salud,	457	622	480	634	581	788	3
las	481	622	491	634	581	788	3
barreras	493	622	524	634	581	788	3
geográficas,	298	635	342	647	581	788	3
el	345	635	351	647	581	788	3
déficit	354	635	377	647	581	788	3
de	380	635	389	647	581	788	3
infraestructura,	392	635	451	647	581	788	3
las	454	635	464	647	581	788	3
elevadas	466	635	498	647	581	788	3
cargas	501	635	524	647	581	788	3
de	298	647	307	659	581	788	3
trabajo	309	647	335	659	581	788	3
del	338	647	349	659	581	788	3
personal	351	647	384	659	581	788	3
de	386	647	395	659	581	788	3
salud,	397	647	419	659	581	788	3
las	421	647	431	659	581	788	3
limitaciones	433	647	479	659	581	788	3
de	481	647	490	659	581	788	3
recursos	492	647	524	659	581	788	3
humanos	298	660	333	672	581	788	3
y,	336	660	342	672	581	788	3
en	345	660	354	672	581	788	3
particular,	357	660	396	672	581	788	3
la	399	660	405	672	581	788	3
escasez	408	660	436	672	581	788	3
de	439	660	448	672	581	788	3
profesionales	451	660	500	672	581	788	3
expe-	503	660	524	672	581	788	3
rimentados	298	672	341	684	581	788	3
en	344	672	353	684	581	788	3
técnicas	356	672	386	684	581	788	3
innovadoras	389	672	436	684	581	788	3
para	439	672	456	684	581	788	3
el	459	672	465	684	581	788	3
diagnóstico	468	672	512	684	581	788	3
de	515	672	524	684	581	788	3
tuberculosis.	298	685	346	697	581	788	3
En	312	697	322	709	581	788	3
específico,	324	697	360	709	581	788	3
el	362	697	368	709	581	788	3
sistema	369	697	396	709	581	788	3
de	398	697	406	709	581	788	3
salud	408	697	427	709	581	788	3
móvil	428	697	449	709	581	788	3
propuesto	451	697	487	709	581	788	3
constituye	488	697	524	709	581	788	3
una	298	710	311	722	581	788	3
herramienta	315	710	359	722	581	788	3
prometedora	362	710	408	722	581	788	3
basada	411	710	436	722	581	788	3
en	439	710	448	722	581	788	3
inteligencia	451	710	492	722	581	788	3
artificial	495	710	524	722	581	788	3
para	298	722	314	734	581	788	3
el	315	722	321	734	581	788	3
diagnóstico	323	722	364	734	581	788	3
de	366	722	375	734	581	788	3
tuberculosis	376	722	419	734	581	788	3
que	421	722	434	734	581	788	3
comprende	436	722	476	734	581	788	3
una	478	722	492	734	581	788	3
variedad	494	722	524	734	581	788	3
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	380	751	524	761	581	788	3
Rev	57	28	71	37	581	788	4
Peru	73	28	91	37	581	788	4
Med	94	28	111	37	581	788	4
Exp	113	28	126	37	581	788	4
Salud	128	28	151	37	581	788	4
Publica.	154	28	185	37	581	788	4
2020;37(3):554-8.	187	29	237	38	581	788	4
Curioso	453	28	477	39	581	788	4
W	478	28	486	39	581	788	4
&	487	28	493	39	581	788	4
Brunette	494	28	519	39	581	788	4
MJ	521	28	530	39	581	788	4
Hospital	197	69	224	80	581	788	4
Diagnóstico	95	108	134	118	581	788	4
y	114	118	117	128	581	788	4
tratamiento	96	128	133	138	581	788	4
Servidor	417	69	444	80	581	788	4
eRx	446	69	458	80	581	788	4
Almacenamiento	412	120	467	131	581	788	4
Médico	201	122	226	132	581	788	4
Análisis	318	132	343	142	581	788	4
Análisis	427	165	452	175	581	788	4
anonimizado	419	174	461	184	581	788	4
Paciente	122	221	149	231	581	788	4
Placa	177	233	194	244	581	788	4
de	196	233	204	244	581	788	4
rayos	205	233	222	244	581	788	4
X	224	233	229	244	581	788	4
Profesional	252	208	288	218	581	788	4
de	290	208	297	218	581	788	4
enfermería	254	218	289	228	581	788	4
o	291	218	295	228	581	788	4
personal	248	228	276	238	581	788	4
técnico	278	228	301	238	581	788	4
capacitado	257	238	292	248	581	788	4
Imagen	329	230	353	241	581	788	4
de	354	230	362	241	581	788	4
la	364	230	369	241	581	788	4
placa	327	240	343	251	581	788	4
de	345	240	353	251	581	788	4
rayos	354	240	371	251	581	788	4
X	327	250	332	261	581	788	4
enviada	334	250	358	261	581	788	4
por	360	250	371	261	581	788	4
celular	338	260	360	271	581	788	4
Procesamiento	416	220	463	230	581	788	4
Figura	88	283	110	294	581	788	4
3.	112	283	118	294	581	788	4
Diagrama	120	284	152	294	581	788	4
que	153	284	165	294	581	788	4
muestra	167	284	193	294	581	788	4
las	195	284	203	294	581	788	4
interacciones	205	284	247	294	581	788	4
entre	249	284	265	294	581	788	4
el	267	284	272	294	581	788	4
paciente,	274	284	303	294	581	788	4
los	305	284	314	294	581	788	4
profesionales	315	284	357	294	581	788	4
de	359	284	367	294	581	788	4
salud	369	284	385	294	581	788	4
y	387	284	391	294	581	788	4
el	393	284	398	294	581	788	4
servidor	400	284	427	294	581	788	4
eRx.	428	284	442	294	581	788	4
de	57	348	65	360	581	788	4
técnicas	67	348	95	360	581	788	4
innovadoras	97	348	141	360	581	788	4
que	143	348	156	360	581	788	4
implican	158	348	189	360	581	788	4
el	191	348	197	360	581	788	4
análisis	199	348	225	360	581	788	4
remoto	226	348	252	360	581	788	4
de	254	348	263	360	581	788	4
rayos	264	348	283	360	581	788	4
X	57	361	63	373	581	788	4
para	66	361	82	373	581	788	4
casos	85	361	104	373	581	788	4
sospechosos	108	361	151	373	581	788	4
de	155	361	164	373	581	788	4
tuberculosis.	167	361	212	373	581	788	4
Estas	215	361	233	373	581	788	4
herramientas	236	361	283	373	581	788	4
basadas	57	373	86	386	581	788	4
en	89	373	99	386	581	788	4
inteligencia	102	373	146	386	581	788	4
artificial	149	373	181	386	581	788	4
pueden	184	373	212	386	581	788	4
ser	216	373	227	386	581	788	4
muy	230	373	247	386	581	788	4
útiles	250	373	271	386	581	788	4
en	274	373	283	386	581	788	4
países	57	386	78	399	581	788	4
de	81	386	90	399	581	788	4
medianos	93	386	128	399	581	788	4
y	131	386	135	399	581	788	4
bajos	138	386	157	399	581	788	4
ingresos,	160	386	191	399	581	788	4
sobretodo	194	386	230	399	581	788	4
donde	233	386	256	399	581	788	4
existen	259	386	283	399	581	788	4
serias	57	399	77	412	581	788	4
limitaciones	79	399	122	412	581	788	4
de	124	399	133	412	581	788	4
personal	135	399	166	412	581	788	4
de	168	399	177	412	581	788	4
salud	179	399	198	412	581	788	4
que	200	399	214	412	581	788	4
atiende	216	399	242	412	581	788	4
a	244	399	248	412	581	788	4
pacientes	251	399	283	412	581	788	4
sospechosos	57	412	103	424	581	788	4
de	106	412	115	424	581	788	4
tuberculosis.	117	412	165	424	581	788	4
Incluso,	167	412	197	424	581	788	4
estos	199	412	218	424	581	788	4
sistemas	220	412	251	424	581	788	4
basados	253	412	283	424	581	788	4
en	57	425	66	437	581	788	4
tecnologías	70	425	109	437	581	788	4
móviles	113	425	141	437	581	788	4
pueden	145	425	172	437	581	788	4
implementarse	176	425	228	437	581	788	4
en	232	425	241	437	581	788	4
programas	245	425	283	437	581	788	4
nacionales	57	438	94	450	581	788	4
de	96	438	104	450	581	788	4
telesalud	106	438	137	450	581	788	4
(27)	138	439	146	446	581	788	4
.	146	438	148	450	581	788	4
Existen	71	451	98	463	581	788	4
muchas	101	451	129	463	581	788	4
oportunidades	132	451	185	463	581	788	4
para	188	451	204	463	581	788	4
desarrollar	207	451	247	463	581	788	4
y	250	451	254	463	581	788	4
evaluar	257	451	283	463	581	788	4
algoritmos	57	464	97	476	581	788	4
de	100	464	109	476	581	788	4
diagnóstico	111	464	155	476	581	788	4
asistidos	157	464	189	476	581	788	4
por	192	464	205	476	581	788	4
computadora,	207	464	260	476	581	788	4
como	262	464	283	476	581	788	4
los	57	477	67	489	581	788	4
métodos	71	477	103	489	581	788	4
de	107	477	116	489	581	788	4
aprendizaje	120	477	162	489	581	788	4
computacional	166	477	220	489	581	788	4
que	224	477	237	489	581	788	4
pueden	241	477	269	489	581	788	4
ser	273	477	283	489	581	788	4
integrados	57	490	97	502	581	788	4
en	99	490	108	502	581	788	4
aplicativos	110	490	150	502	581	788	4
para	152	490	168	502	581	788	4
teléfonos	170	490	205	502	581	788	4
móviles	207	490	236	502	581	788	4
con	238	490	252	502	581	788	4
el	254	490	260	502	581	788	4
fin	262	490	272	502	581	788	4
de	274	490	283	502	581	788	4
mejorar	57	503	86	515	581	788	4
la	87	503	94	515	581	788	4
precisión	95	503	128	515	581	788	4
durante	130	503	158	515	581	788	4
las	160	503	169	515	581	788	4
evaluaciones	171	503	217	515	581	788	4
de	219	503	228	515	581	788	4
las	229	503	239	515	581	788	4
radiografías	240	503	283	515	581	788	4
de	57	516	66	528	581	788	4
tórax	70	516	89	528	581	788	4
para	94	516	110	528	581	788	4
identificar	114	516	153	528	581	788	4
casos	157	516	177	528	581	788	4
de	181	516	190	528	581	788	4
tuberculosis	194	516	240	528	581	788	4
pulmonar,	244	516	283	528	581	788	4
e	57	529	61	541	581	788	4
incluso	64	529	91	541	581	788	4
dichos	95	529	120	541	581	788	4
algoritmos	123	529	164	541	581	788	4
pueden	167	529	195	541	581	788	4
ser	199	529	210	541	581	788	4
aplicados	213	529	249	541	581	788	4
en	252	529	261	541	581	788	4
otras	265	529	283	541	581	788	4
enfermedades.	57	542	110	554	581	788	4
En	112	542	122	554	581	788	4
este	125	542	138	554	581	788	4
sentido,	140	542	169	554	581	788	4
la	171	542	178	554	581	788	4
evidencia	180	542	214	554	581	788	4
de	217	542	225	554	581	788	4
las	228	542	237	554	581	788	4
aplicaciones	240	542	283	554	581	788	4
basadas	57	555	85	567	581	788	4
en	87	555	96	567	581	788	4
inteligencia	97	555	139	567	581	788	4
artificial	140	555	170	567	581	788	4
en	172	555	181	567	581	788	4
el	183	555	189	567	581	788	4
proceso	190	555	219	567	581	788	4
de	220	555	229	567	581	788	4
diagnóstico	231	555	273	567	581	788	4
de	275	555	283	567	581	788	4
tuberculosis	57	568	101	580	581	788	4
es	103	568	110	580	581	788	4
muy	112	568	128	580	581	788	4
promisoria,	130	568	173	580	581	788	4
y	175	568	179	580	581	788	4
tiene	181	568	199	580	581	788	4
un	201	568	211	580	581	788	4
gran	213	568	230	580	581	788	4
potencial	232	568	265	580	581	788	4
para	267	568	283	580	581	788	4
futuros	57	581	83	593	581	788	4
usos	84	581	101	593	581	788	4
en	102	581	111	593	581	788	4
la	113	581	119	593	581	788	4
optimización	121	581	169	593	581	788	4
del	170	581	181	593	581	788	4
proceso	183	581	211	593	581	788	4
de	213	581	222	593	581	788	4
diagnóstico	223	581	265	593	581	788	4
de	267	581	276	593	581	788	4
la	277	581	284	593	581	788	4
tuberculosis	57	594	101	606	581	788	4
y	102	594	107	606	581	788	4
de	109	594	117	606	581	788	4
otras	119	594	137	606	581	788	4
enfermedades	139	594	190	606	581	788	4
transmisibles	192	594	240	606	581	788	4
(28)	241	594	250	601	581	788	4
.	250	594	252	606	581	788	4
En	71	607	81	619	581	788	4
esa	84	607	95	619	581	788	4
línea,	97	607	117	619	581	788	4
las	119	607	129	619	581	788	4
oportunidades	131	607	185	619	581	788	4
del	187	607	198	619	581	788	4
telediagnóstico	200	607	255	619	581	788	4
o	257	607	262	619	581	788	4
diag-	265	607	283	619	581	788	4
nóstico	57	620	83	632	581	788	4
a	85	620	89	632	581	788	4
distancia	91	620	123	632	581	788	4
aumentan	125	620	162	632	581	788	4
con	164	620	177	632	581	788	4
el	179	620	185	632	581	788	4
crecimiento	187	620	230	632	581	788	4
continuo	232	620	265	632	581	788	4
de	266	620	275	632	581	788	4
la	277	620	283	632	581	788	4
cobertura	57	633	92	645	581	788	4
de	94	633	103	645	581	788	4
Internet	105	633	134	645	581	788	4
y	136	633	141	645	581	788	4
la	143	633	149	645	581	788	4
telefonía	151	633	182	645	581	788	4
móvil,	184	633	207	645	581	788	4
así	209	633	219	645	581	788	4
como,	221	633	243	645	581	788	4
el	245	633	252	645	581	788	4
impulso	254	633	283	645	581	788	4
de	57	645	66	658	581	788	4
proyectos	67	645	102	658	581	788	4
e	104	645	108	658	581	788	4
iniciativas	109	645	146	658	581	788	4
innovadoras	147	645	193	658	581	788	4
relacionadas	194	645	239	658	581	788	4
con	241	645	255	658	581	788	4
la	256	645	263	658	581	788	4
salud	264	645	283	658	581	788	4
móvil	57	658	78	671	581	788	4
y	79	658	83	671	581	788	4
la	86	658	92	671	581	788	4
telesalud	95	658	126	671	581	788	4
(27)	129	659	138	666	581	788	4
.	137	658	140	671	581	788	4
Esto	142	658	158	671	581	788	4
puede	160	658	183	671	581	788	4
ser	185	658	196	671	581	788	4
de	198	658	207	671	581	788	4
mucha	209	658	234	671	581	788	4
utilidad	237	658	265	671	581	788	4
para	267	658	283	671	581	788	4
el	57	671	63	684	581	788	4
abordaje	65	671	96	684	581	788	4
y	98	671	102	684	581	788	4
optimización	104	671	152	684	581	788	4
de	154	671	163	684	581	788	4
los	165	671	175	684	581	788	4
programas	177	671	216	684	581	788	4
de	218	671	227	684	581	788	4
telediagnóstico	229	671	283	684	581	788	4
y	57	684	61	696	581	788	4
de	63	684	72	696	581	788	4
teleorientación	74	684	128	696	581	788	4
médica,	130	684	158	696	581	788	4
ya	160	684	168	696	581	788	4
que	170	684	184	696	581	788	4
ofrecen	185	684	213	696	581	788	4
muchas	215	684	243	696	581	788	4
posibilida-	245	684	283	696	581	788	4
des	57	697	69	709	581	788	4
para	70	697	87	709	581	788	4
superar	88	697	116	709	581	788	4
barreras,	117	697	149	709	581	788	4
como	151	697	171	709	581	788	4
la	173	697	179	709	581	788	4
escasez	181	697	207	709	581	788	4
de	209	697	218	709	581	788	4
infraestructura,	219	697	276	709	581	788	4
la	277	697	283	709	581	788	4
falta	57	710	72	722	581	788	4
de	74	710	83	722	581	788	4
acceso	85	710	109	722	581	788	4
a	111	710	115	722	581	788	4
servicios	117	710	148	722	581	788	4
y	150	710	155	722	581	788	4
de	157	710	165	722	581	788	4
recursos	167	710	198	722	581	788	4
humanos,	200	710	236	722	581	788	4
para	238	710	254	722	581	788	4
brindar	256	710	284	722	581	788	4
atención	57	723	88	735	581	788	4
oportuna	91	723	125	735	581	788	4
a	127	723	132	735	581	788	4
los	134	723	145	735	581	788	4
pacientes,	148	723	183	735	581	788	4
en	186	723	195	735	581	788	4
especial,	198	723	228	735	581	788	4
a	231	723	235	735	581	788	4
los	238	723	248	735	581	788	4
más	251	723	266	735	581	788	4
vul-	269	723	283	735	581	788	4
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	57	751	201	761	581	788	4
nerables	303	348	333	360	581	788	4
que	336	348	350	360	581	788	4
viven	352	348	372	360	581	788	4
principalmente	375	348	430	360	581	788	4
en	433	348	442	360	581	788	4
zonas	445	348	466	360	581	788	4
marginadas	469	348	511	360	581	788	4
y	514	348	518	360	581	788	4
de	521	348	530	360	581	788	4
elevada	303	360	330	372	581	788	4
pobreza	332	360	361	372	581	788	4
urbana.	363	360	391	372	581	788	4
Con	317	372	334	384	581	788	4
el	337	372	343	384	581	788	4
desarrollo	346	372	384	384	581	788	4
actual	387	372	410	384	581	788	4
de	413	372	422	384	581	788	4
las	425	372	435	384	581	788	4
ciudades,	438	372	474	384	581	788	4
se	477	372	484	384	581	788	4
hacen	487	372	510	384	581	788	4
cada	513	372	530	384	581	788	4
vez	303	384	316	396	581	788	4
más	320	384	335	396	581	788	4
necesarias	339	384	378	396	581	788	4
las	382	384	392	396	581	788	4
soluciones	396	384	436	396	581	788	4
basadas	440	384	469	396	581	788	4
en	473	384	482	396	581	788	4
inteligencia	486	384	530	396	581	788	4
artificial.	303	396	337	408	581	788	4
Es	340	396	349	408	581	788	4
muy	351	396	368	408	581	788	4
probable	371	396	404	408	581	788	4
que	407	396	421	408	581	788	4
muchas	423	396	453	408	581	788	4
de	455	396	464	408	581	788	4
las	467	396	477	408	581	788	4
herramientas	480	396	530	408	581	788	4
tecnológicas	303	408	350	420	581	788	4
y	352	408	357	420	581	788	4
acceso	359	408	383	420	581	788	4
a	386	408	390	420	581	788	4
Internet	392	408	423	420	581	788	4
estén	425	408	444	420	581	788	4
cada	447	408	464	420	581	788	4
vez	466	408	478	420	581	788	4
más	481	408	496	420	581	788	4
disponi-	498	408	530	420	581	788	4
bles	303	420	318	432	581	788	4
y	321	420	326	432	581	788	4
potencialmente,	329	420	390	432	581	788	4
más	393	420	408	432	581	788	4
integradas,	411	420	453	432	581	788	4
en	456	420	465	432	581	788	4
los	469	420	479	432	581	788	4
esfuerzos	483	420	518	432	581	788	4
de	521	420	530	432	581	788	4
diagnóstico	303	432	347	444	581	788	4
rutinario	351	432	385	444	581	788	4
de	388	432	397	444	581	788	4
la	400	432	407	444	581	788	4
tuberculosis,	410	432	459	444	581	788	4
en	462	432	471	444	581	788	4
especial	474	432	504	444	581	788	4
en	508	432	517	444	581	788	4
las	520	432	530	444	581	788	4
zonas	303	444	325	456	581	788	4
más	328	444	344	456	581	788	4
necesitadas	347	444	390	456	581	788	4
y	394	444	398	456	581	788	4
donde	402	444	426	456	581	788	4
se	429	444	437	456	581	788	4
encuentra	441	444	479	456	581	788	4
la	482	444	489	456	581	788	4
población	492	444	530	456	581	788	4
más	303	456	319	469	581	788	4
vulnerable.	322	456	364	469	581	788	4
Sin	368	456	380	469	581	788	4
embargo,	384	456	419	469	581	788	4
se	422	456	430	469	581	788	4
debe	434	456	452	469	581	788	4
considerar	455	456	495	469	581	788	4
también	499	456	530	469	581	788	4
las	303	469	313	481	581	788	4
diferentes	317	469	355	481	581	788	4
características	359	469	412	481	581	788	4
sociodemográficas	416	469	487	481	581	788	4
y	491	469	495	481	581	788	4
el	499	469	506	481	581	788	4
perfil	510	469	530	481	581	788	4
epidemiológico	303	481	362	493	581	788	4
de	364	481	373	493	581	788	4
las	375	481	385	493	581	788	4
distintas	387	481	419	493	581	788	4
poblaciones	421	481	466	493	581	788	4
de	468	481	477	493	581	788	4
pacientes.	479	481	516	493	581	788	4
No	518	481	530	493	581	788	4
obstante,	303	493	337	505	581	788	4
estas	340	493	358	505	581	788	4
soluciones	361	493	401	505	581	788	4
pueden	404	493	432	505	581	788	4
facilitarse	435	493	472	505	581	788	4
con	475	493	489	505	581	788	4
la	492	493	498	505	581	788	4
promo-	501	493	530	505	581	788	4
ción	303	505	320	517	581	788	4
de	323	505	332	517	581	788	4
redes	335	505	355	517	581	788	4
de	357	505	366	517	581	788	4
colaboración,	369	505	421	517	581	788	4
importantes	423	505	469	517	581	788	4
para	472	505	489	517	581	788	4
compartir	492	505	530	517	581	788	4
algoritmos	303	517	344	529	581	788	4
y	346	517	351	529	581	788	4
buenas	353	517	379	529	581	788	4
prácticas.	381	517	417	529	581	788	4
Asimismo,	317	529	356	541	581	788	4
se	358	529	366	541	581	788	4
deben	368	529	390	541	581	788	4
compartir	393	529	429	541	581	788	4
bases	431	529	450	541	581	788	4
de	452	529	461	541	581	788	4
datos	464	529	483	541	581	788	4
de	485	529	494	541	581	788	4
imágenes	497	529	530	541	581	788	4
de	303	541	312	553	581	788	4
rayos	314	541	333	553	581	788	4
X	334	541	341	553	581	788	4
de	342	541	351	553	581	788	4
manera	353	541	380	553	581	788	4
pública	381	541	408	553	581	788	4
y	409	541	414	553	581	788	4
en	415	541	424	553	581	788	4
repositorios	426	541	468	553	581	788	4
interoperables	469	541	520	553	581	788	4
de	521	541	530	553	581	788	4
acceso	303	553	327	565	581	788	4
abierto,	328	553	355	565	581	788	4
ya	357	553	365	565	581	788	4
que	366	553	380	565	581	788	4
actualmente	381	553	425	565	581	788	4
las	427	553	436	565	581	788	4
bases	438	553	457	565	581	788	4
de	459	553	467	565	581	788	4
datos	469	553	488	565	581	788	4
disponibles	490	553	530	565	581	788	4
son	303	565	316	577	581	788	4
limitadas	319	565	352	577	581	788	4
y	355	565	360	577	581	788	4
no	363	565	372	577	581	788	4
adecuadamente	376	565	432	577	581	788	4
anotadas	435	565	467	577	581	788	4
(29)	470	566	478	573	581	788	4
.	478	565	480	577	581	788	4
Esto	484	565	499	577	581	788	4
no	502	565	512	577	581	788	4
solo	515	565	530	577	581	788	4
beneficiará	303	577	342	590	581	788	4
a	344	577	348	590	581	788	4
los	350	577	360	590	581	788	4
programas	362	577	400	590	581	788	4
de	402	577	411	590	581	788	4
entrenamiento	412	577	465	590	581	788	4
en	466	577	475	590	581	788	4
radiología	477	577	513	590	581	788	4
o	515	577	519	590	581	788	4
en	521	577	530	590	581	788	4
programas	303	590	342	602	581	788	4
de	345	590	353	602	581	788	4
educación	357	590	393	602	581	788	4
médica	396	590	422	602	581	788	4
continua,	425	590	459	602	581	788	4
sino	462	590	477	602	581	788	4
que	480	590	493	602	581	788	4
permitirá	496	590	530	602	581	788	4
mejorar	303	602	332	614	581	788	4
la	333	602	340	614	581	788	4
precisión	341	602	374	614	581	788	4
de	375	602	384	614	581	788	4
los	385	602	395	614	581	788	4
algoritmos	397	602	435	614	581	788	4
de	437	602	445	614	581	788	4
aplicaciones	447	602	490	614	581	788	4
basados	491	602	520	614	581	788	4
en	521	602	530	614	581	788	4
inteligencia	303	614	344	626	581	788	4
artificial	345	614	375	626	581	788	4
en	376	614	385	626	581	788	4
el	387	614	393	626	581	788	4
mundo.	394	614	423	626	581	788	4
Finalmente,	317	626	362	638	581	788	4
es	365	626	372	638	581	788	4
imprescindible	375	626	430	638	581	788	4
incluir	434	626	458	638	581	788	4
estos	461	626	479	638	581	788	4
temas	482	626	504	638	581	788	4
en	507	626	516	638	581	788	4
los	520	626	530	638	581	788	4
programas	303	638	345	650	581	788	4
de	349	638	358	650	581	788	4
entrenamiento	363	638	420	650	581	788	4
en	424	638	433	650	581	788	4
informática	438	638	483	650	581	788	4
biomédica,	487	638	530	650	581	788	4
salud	303	650	324	662	581	788	4
digital	327	650	352	662	581	788	4
e	355	650	359	662	581	788	4
ingeniería	363	650	402	662	581	788	4
biomédica	405	650	445	662	581	788	4
(27)	449	651	458	658	581	788	4
.	458	650	460	662	581	788	4
Esta	464	650	480	662	581	788	4
es	483	650	491	662	581	788	4
una	495	650	509	662	581	788	4
gran	512	650	530	662	581	788	4
oportunidad	303	662	351	674	581	788	4
de	354	662	363	674	581	788	4
colaborar	365	662	401	674	581	788	4
entre	403	662	423	674	581	788	4
entidades	425	662	461	674	581	788	4
del	464	662	475	674	581	788	4
gobierno	478	662	512	674	581	788	4
cen-	514	662	530	674	581	788	4
tral	303	674	316	686	581	788	4
con	319	674	333	686	581	788	4
la	336	674	343	686	581	788	4
academia,	345	674	383	686	581	788	4
desde	386	674	408	686	581	788	4
donde	411	674	435	686	581	788	4
se	437	674	445	686	581	788	4
pueden	448	674	476	686	581	788	4
promover	479	674	516	686	581	788	4
in-	519	674	530	686	581	788	4
vestigaciones	303	686	353	698	581	788	4
relacionadas	357	686	404	698	581	788	4
a	408	686	412	698	581	788	4
la	415	686	422	698	581	788	4
evaluación	426	686	466	698	581	788	4
a	470	686	474	698	581	788	4
escala	478	686	500	698	581	788	4
masiva	504	686	530	698	581	788	4
de	303	698	312	711	581	788	4
estas	316	698	334	711	581	788	4
aplicaciones	337	698	383	711	581	788	4
considerando	387	698	438	711	581	788	4
diseños	442	698	471	711	581	788	4
metodológicos	474	698	530	711	581	788	4
rigurosos	303	711	339	723	581	788	4
(27)	341	711	350	718	581	788	4
,	350	711	352	723	581	788	4
y	355	711	359	723	581	788	4
teniendo	361	711	394	723	581	788	4
en	396	711	405	723	581	788	4
cuenta	407	711	432	723	581	788	4
un	434	711	444	723	581	788	4
enfoque	446	711	476	723	581	788	4
centrado	478	711	511	723	581	788	4
en	513	711	522	723	581	788	4
el	524	711	530	723	581	788	4
usuario	303	723	331	735	581	788	4
y	333	723	338	735	581	788	4
la	340	723	346	735	581	788	4
influencia	348	723	385	735	581	788	4
de	387	723	396	735	581	788	4
los	398	723	408	735	581	788	4
factores	410	723	439	735	581	788	4
sociotécnicos.	441	723	493	735	581	788	4
557	516	749	533	762	581	788	4
Rev	51	28	65	37	581	788	5
Peru	67	28	86	37	581	788	5
Med	88	28	105	37	581	788	5
Exp	107	28	120	37	581	788	5
Salud	123	28	146	37	581	788	5
2020;37(3):554-8.	182	29	231	38	581	788	5
Contribuciones	51	68	106	80	581	788	5
de	110	68	118	80	581	788	5
autoría:	121	68	149	80	581	788	5
WHC	152	69	173	80	581	788	5
y	176	69	180	80	581	788	5
MJB	183	69	198	80	581	788	5
han	202	69	215	80	581	788	5
participado	218	69	257	80	581	788	5
en	260	69	269	80	581	788	5
la	272	69	278	80	581	788	5
concepción	51	81	90	91	581	788	5
y	92	81	96	91	581	788	5
diseño	98	81	121	91	581	788	5
del	123	81	133	91	581	788	5
artículo,	135	81	164	91	581	788	5
en	166	81	174	91	581	788	5
la	176	81	182	91	581	788	5
recolección	184	81	223	91	581	788	5
de	225	81	233	91	581	788	5
información	236	81	278	91	581	788	5
bibliográfica,	51	92	95	103	581	788	5
en	97	92	105	103	581	788	5
la	107	92	113	103	581	788	5
redacción	115	92	149	103	581	788	5
del	151	92	161	103	581	788	5
manuscrito	163	92	201	103	581	788	5
y	203	92	207	103	581	788	5
en	209	92	217	103	581	788	5
la	219	92	225	103	581	788	5
revisión	227	92	255	103	581	788	5
crítica	257	92	278	103	581	788	5
del	51	103	61	114	581	788	5
artículo.	63	103	91	114	581	788	5
Todos	93	103	113	114	581	788	5
los	115	103	124	114	581	788	5
autores	126	103	151	114	581	788	5
aprobaron	152	103	187	114	581	788	5
la	189	103	195	114	581	788	5
versión	196	103	221	114	581	788	5
final	223	103	238	114	581	788	5
del	240	103	250	114	581	788	5
artículo	251	103	278	114	581	788	5
y	51	115	55	126	581	788	5
se	57	115	64	126	581	788	5
hacen	66	115	86	126	581	788	5
responsables	88	115	131	126	581	788	5
de	133	115	141	126	581	788	5
los	143	115	152	126	581	788	5
aspectos	154	115	183	126	581	788	5
que	185	115	197	126	581	788	5
integran	199	115	227	126	581	788	5
el	229	115	235	126	581	788	5
manuscrito.	237	115	277	126	581	788	5
Tuberculosis	423	28	460	39	581	788	5
e	461	28	465	39	581	788	5
inteligencia	466	28	499	39	581	788	5
artificial	500	28	524	39	581	788	5
Fuentes	298	68	325	80	581	788	5
de	326	68	335	80	581	788	5
financiamiento:	336	68	392	80	581	788	5
Este	393	69	407	80	581	788	5
trabajo	409	69	433	80	581	788	5
fue	434	69	445	80	581	788	5
financiado	446	69	482	80	581	788	5
parcialmen-	483	69	524	80	581	788	5
te	298	80	304	91	581	788	5
por	306	80	318	91	581	788	5
el	320	80	326	91	581	788	5
proyecto:	328	80	360	91	581	788	5
«A	362	80	372	91	581	788	5
sociotechnical	374	80	422	91	581	788	5
systems	425	80	451	91	581	788	5
approach	453	80	485	91	581	788	5
to	487	80	494	91	581	788	5
improve	496	80	524	91	581	788	5
tuberculosis	298	90	339	101	581	788	5
diagnostics	341	90	379	101	581	788	5
in	381	90	388	101	581	788	5
Peru»	390	90	409	101	581	788	5
NIH/NIBIB	411	90	452	101	581	788	5
5R01EB021900-04.	454	90	519	101	581	788	5
Conflictos	298	106	334	117	581	788	5
de	337	106	345	117	581	788	5
interés:	348	106	374	117	581	788	5
Los	376	106	388	117	581	788	5
autores	391	106	415	117	581	788	5
declaran	418	106	447	117	581	788	5
no	449	106	458	117	581	788	5
tener	461	106	478	117	581	788	5
conflictos	481	106	514	117	581	788	5
de	516	106	524	117	581	788	5
interés	298	117	320	128	581	788	5
en	322	117	330	128	581	788	5
la	332	117	338	128	581	788	5
publicación	340	117	380	128	581	788	5
de	382	117	390	128	581	788	5
este	392	117	405	128	581	788	5
artículo.	407	117	435	128	581	788	5
REFERENCIAS	51	140	141	156	581	788	5
BIBLIOGRÁFICAS	144	140	256	156	581	788	5
1.	51	172	56	183	581	788	5
2.	51	202	56	213	581	788	5
3.	51	222	56	233	581	788	5
4.	51	252	56	263	581	788	5
5.	51	292	56	303	581	788	5
6.	51	342	56	353	581	788	5
7.	51	372	56	383	581	788	5
8.	51	402	56	413	581	788	5
9.	51	422	56	433	581	788	5
10.	51	462	60	473	581	788	5
11.	51	502	60	513	581	788	5
12.	51	532	60	543	581	788	5
13.	51	572	60	583	581	788	5
14.	51	612	60	623	581	788	5
15.	51	642	60	653	581	788	5
Caiaffa	65	172	87	183	581	788	5
WT,	90	172	104	183	581	788	5
Friche	106	172	126	183	581	788	5
AADL,	129	172	151	183	581	788	5
Ompad	154	172	177	183	581	788	5
DC.	180	172	193	183	581	788	5
Salud	196	172	213	183	581	788	5
urbana:	216	172	239	183	581	788	5
Hitos,	242	172	261	183	581	788	5
dile-	263	172	278	183	581	788	5
mas,	65	182	79	193	581	788	5
perspectivas	82	182	119	193	581	788	5
y	122	182	125	193	581	788	5
desafíos.	128	182	154	193	581	788	5
Cad	156	182	169	193	581	788	5
Saude	172	182	190	193	581	788	5
Publica.	192	182	217	193	581	788	5
2015;31:S5-S6.	219	182	264	193	581	788	5
doi:	266	182	278	193	581	788	5
10.1590/0102-311XED01S115.	65	192	157	203	581	788	5
Grover	65	202	86	213	581	788	5
A,	88	202	95	213	581	788	5
Singh	96	202	113	213	581	788	5
RB.	115	202	125	213	581	788	5
Urban	127	202	146	213	581	788	5
Health	147	202	168	213	581	788	5
and	169	202	180	213	581	788	5
Wellbeing.	182	202	214	213	581	788	5
Indian	215	202	235	213	581	788	5
Cases	236	202	253	213	581	788	5
Studies.	255	202	278	213	581	788	5
Singapore:Springer;	65	212	124	223	581	788	5
2020.	126	212	142	223	581	788	5
doi:	143	212	155	223	581	788	5
10.1007/978-981-13-6671-0.	156	212	241	223	581	788	5
Lu	65	222	73	233	581	788	5
JG.	75	222	84	233	581	788	5
Air	85	222	96	233	581	788	5
pollution:	97	222	126	233	581	788	5
A	127	222	133	233	581	788	5
systematic	134	222	165	233	581	788	5
review	166	222	186	233	581	788	5
of	188	222	194	233	581	788	5
its	195	222	202	233	581	788	5
psychological,	203	222	245	233	581	788	5
economic,	247	222	278	233	581	788	5
and	65	232	77	243	581	788	5
social	79	232	97	243	581	788	5
effects.	99	232	120	243	581	788	5
Curr	122	232	137	243	581	788	5
Opin	140	232	156	243	581	788	5
Psychol.	158	232	183	243	581	788	5
2020;32:52‐65.	186	232	231	243	581	788	5
doi:	234	232	246	243	581	788	5
10.1016/j.	248	232	278	243	581	788	5
copsyc.2019.06.024.	65	242	124	253	581	788	5
Anthonj	65	252	90	263	581	788	5
C,	91	252	98	263	581	788	5
Setty	99	252	114	263	581	788	5
KE,	115	252	126	263	581	788	5
Ezbakhe	127	252	152	263	581	788	5
F,	153	252	158	263	581	788	5
Manga	159	252	180	263	581	788	5
M,	181	252	189	263	581	788	5
Hoeser	190	252	211	263	581	788	5
C.	212	252	219	263	581	788	5
A	220	252	226	263	581	788	5
systematic	226	252	257	263	581	788	5
review	258	252	278	263	581	788	5
of	65	262	71	273	581	788	5
water,	73	262	91	273	581	788	5
sanitation	93	262	122	273	581	788	5
and	124	262	135	273	581	788	5
hygiene	137	262	161	273	581	788	5
among	162	262	183	273	581	788	5
Roma	185	262	203	273	581	788	5
communities	205	262	245	273	581	788	5
in	246	262	253	273	581	788	5
Europe:	254	262	278	273	581	788	5
Situation	65	272	92	283	581	788	5
analysis,	94	272	119	283	581	788	5
cultural	121	272	144	283	581	788	5
context,	146	272	169	283	581	788	5
and	171	272	183	283	581	788	5
obstacles	184	272	211	283	581	788	5
to	213	272	219	283	581	788	5
improvement.	221	272	263	283	581	788	5
Int	265	272	273	283	581	788	5
J	275	272	278	283	581	788	5
Hyg	65	282	78	293	581	788	5
Environ	79	282	103	293	581	788	5
Health.	104	282	126	293	581	788	5
2020;226:113506.	127	282	179	293	581	788	5
doi:	180	282	192	293	581	788	5
10.1016/j.ijheh.2020.113506.	193	282	278	293	581	788	5
The	65	292	77	303	581	788	5
SALURBAL	78	292	115	303	581	788	5
Team.	117	292	135	303	581	788	5
The	137	292	148	303	581	788	5
Salud	150	292	167	303	581	788	5
Urbana	168	292	191	303	581	788	5
en	192	292	200	303	581	788	5
América	202	292	228	303	581	788	5
Latina	229	292	248	303	581	788	5
(SALUR-	250	292	278	303	581	788	5
BAL)	65	302	81	313	581	788	5
Project:	82	302	105	313	581	788	5
Learning	106	302	133	313	581	788	5
from	134	302	149	313	581	788	5
Latin	150	302	165	313	581	788	5
America's	166	302	195	313	581	788	5
Cities	196	302	213	313	581	788	5
for	214	302	222	313	581	788	5
a	223	302	227	313	581	788	5
Healthier	228	302	256	313	581	788	5
Future.	257	302	278	313	581	788	5
En:	65	312	75	323	581	788	5
Gatzweiler	77	312	109	323	581	788	5
F.	110	312	115	323	581	788	5
(eds)	116	312	132	323	581	788	5
Urban	133	312	152	323	581	788	5
Health	154	312	174	323	581	788	5
and	175	312	187	323	581	788	5
Wellbeing	188	312	218	323	581	788	5
Programme.	220	312	257	323	581	788	5
Urban	258	312	278	323	581	788	5
Health	65	322	86	333	581	788	5
and	87	322	98	333	581	788	5
Wellbeing	100	322	130	333	581	788	5
(Systems	131	322	158	333	581	788	5
Approaches).	159	322	199	333	581	788	5
Singapore:	200	322	232	333	581	788	5
Springer;	233	322	260	333	581	788	5
2020.	262	322	278	333	581	788	5
doi:	65	332	77	343	581	788	5
10.1007/978-981-15-1380-0.	78	332	163	343	581	788	5
World	65	342	84	353	581	788	5
Health	85	342	105	353	581	788	5
Organization	106	342	144	353	581	788	5
(WHO)	145	342	169	353	581	788	5
[Internet].	170	342	200	353	581	788	5
Global	201	342	221	353	581	788	5
tuberculosis	222	342	257	353	581	788	5
report;	258	342	278	353	581	788	5
2019.	65	352	81	363	581	788	5
[citado	84	352	105	363	581	788	5
el	107	352	112	363	581	788	5
14	114	352	122	363	581	788	5
de	124	352	131	363	581	788	5
abril	133	352	147	363	581	788	5
de	149	352	157	363	581	788	5
2020].	159	352	178	363	581	788	5
Disponible	180	352	213	363	581	788	5
en:	215	352	224	363	581	788	5
https://apps.who.	226	352	278	363	581	788	5
int/iris/bitstream/handle/10665/329368/9789241565714-eng.pdf?ua=1.	65	362	278	373	581	788	5
World	65	372	84	383	581	788	5
Health	86	372	107	383	581	788	5
Organization	108	372	148	383	581	788	5
(WHO)	150	372	174	383	581	788	5
[Internet].	176	372	207	383	581	788	5
Tuberculosis:	209	372	248	383	581	788	5
key	250	372	261	383	581	788	5
facts;	262	372	278	383	581	788	5
2020	65	382	80	393	581	788	5
[citado	81	382	102	393	581	788	5
el	103	382	108	393	581	788	5
14	109	382	116	393	581	788	5
de	117	382	125	393	581	788	5
abril	126	382	139	393	581	788	5
del	140	382	150	393	581	788	5
2020].	151	382	169	393	581	788	5
Disponible	170	382	203	393	581	788	5
en:	204	382	213	393	581	788	5
https://www.who.int/	214	382	278	393	581	788	5
en/news-room/fact-sheets/detail/tuberculosis.	65	392	203	403	581	788	5
Furin	65	402	82	413	581	788	5
J,	83	402	87	413	581	788	5
Cox	88	402	100	413	581	788	5
H,	101	402	109	413	581	788	5
Pai	110	402	119	413	581	788	5
M.	120	402	129	413	581	788	5
Tuberculosis.	130	402	169	413	581	788	5
Lancet.	170	402	192	413	581	788	5
2019;393(10181):1642-1656.	193	402	278	413	581	788	5
doi:	65	412	77	423	581	788	5
10.1016/S0140-6736(19)30308-3.	78	412	177	423	581	788	5
MacNeil	65	422	91	433	581	788	5
A,	93	422	100	433	581	788	5
Glaziou	103	422	126	433	581	788	5
P,	128	422	133	433	581	788	5
Sismanidis	136	422	168	433	581	788	5
C,	170	422	177	433	581	788	5
Maloney	179	422	206	433	581	788	5
S,	208	422	214	433	581	788	5
Floyd	216	422	233	433	581	788	5
K.	235	422	242	433	581	788	5
Global	244	422	265	433	581	788	5
Ep-	267	422	278	433	581	788	5
idemiology	65	432	100	443	581	788	5
of	103	432	109	443	581	788	5
Tuberculosis	112	432	151	443	581	788	5
and	154	432	165	443	581	788	5
Progress	168	432	194	443	581	788	5
Toward	197	432	220	443	581	788	5
Achieving	223	432	254	443	581	788	5
Global	257	432	278	443	581	788	5
Targets	65	442	87	453	581	788	5
-	89	442	91	453	581	788	5
2017.	93	442	110	453	581	788	5
MMWR	111	442	137	453	581	788	5
Morb	139	442	156	453	581	788	5
Mortal	158	442	179	453	581	788	5
Wkly	181	442	197	453	581	788	5
Rep.	199	442	213	453	581	788	5
2019;68(11):263-266.	215	442	278	453	581	788	5
doi:	65	452	77	463	581	788	5
10.15585/mmwr.mm6811a3.	78	452	165	463	581	788	5
Alarcón	65	462	89	473	581	788	5
V,	91	462	97	473	581	788	5
Alarcón	99	462	123	473	581	788	5
E,	125	462	131	473	581	788	5
Figueroa	133	462	159	473	581	788	5
C,	161	462	168	473	581	788	5
Mendoza-Ticona	170	462	221	473	581	788	5
A.	223	462	230	473	581	788	5
Tuberculosis	232	462	270	473	581	788	5
in	272	462	278	473	581	788	5
Peru:	65	472	81	483	581	788	5
epidemiological	83	472	131	483	581	788	5
situation,	132	472	160	483	581	788	5
progress	162	472	187	483	581	788	5
and	189	472	201	483	581	788	5
challenges	202	472	233	483	581	788	5
for	235	472	244	483	581	788	5
its	246	472	253	483	581	788	5
control.	255	472	278	483	581	788	5
Rev	65	482	77	493	581	788	5
Peru	79	482	93	493	581	788	5
Med	96	482	110	493	581	788	5
Exp	112	482	124	493	581	788	5
Salud	127	482	143	493	581	788	5
Publica.	146	482	170	493	581	788	5
2017;34(2):299-310.	172	482	232	493	581	788	5
doi:	234	482	246	493	581	788	5
10.17843/	248	482	278	493	581	788	5
rpmesp.2017.342.2384.	65	492	134	503	581	788	5
Noykhovich	65	502	102	513	581	788	5
E,	104	502	110	513	581	788	5
Mookherji	112	502	144	513	581	788	5
S,	146	502	151	513	581	788	5
Roess	153	502	170	513	581	788	5
A.	172	502	179	513	581	788	5
The	181	502	192	513	581	788	5
Risk	194	502	207	513	581	788	5
of	209	502	215	513	581	788	5
Tuberculosis	217	502	255	513	581	788	5
among	257	502	278	513	581	788	5
Populations	65	512	100	523	581	788	5
Living	101	512	120	523	581	788	5
in	121	512	127	523	581	788	5
Slum	128	512	144	523	581	788	5
Settings:	144	512	169	523	581	788	5
a	170	512	174	523	581	788	5
Systematic	175	512	206	523	581	788	5
Review	207	512	229	523	581	788	5
and	229	512	241	523	581	788	5
Meta-analy-	242	512	278	523	581	788	5
sis.	65	522	74	533	581	788	5
J	75	522	78	533	581	788	5
Urban	79	522	98	533	581	788	5
Health.	99	522	121	533	581	788	5
2019;96(2):262-275.	122	522	181	533	581	788	5
doi:	182	522	193	533	581	788	5
10.1007/s11524-018-0319-6.	194	522	278	533	581	788	5
Abubakar	65	532	95	543	581	788	5
I,	96	532	101	543	581	788	5
Matteelli	102	532	128	543	581	788	5
A,	130	532	137	543	581	788	5
de	138	532	145	543	581	788	5
Vries	147	532	162	543	581	788	5
G,	164	532	171	543	581	788	5
Zenner	172	532	194	543	581	788	5
D,	196	532	203	543	581	788	5
Cirillo	204	532	224	543	581	788	5
DM,	225	532	239	543	581	788	5
Lönnroth	241	532	270	543	581	788	5
K,	271	532	278	543	581	788	5
et	65	542	71	553	581	788	5
al.	72	542	79	553	581	788	5
Towards	80	542	105	553	581	788	5
tackling	106	542	130	553	581	788	5
tuberculosis	132	542	168	553	581	788	5
in	169	542	175	553	581	788	5
vulnerable	176	542	208	553	581	788	5
groups	209	542	229	553	581	788	5
in	231	542	237	553	581	788	5
the	238	542	247	553	581	788	5
European	249	542	278	553	581	788	5
Union:	65	552	86	563	581	788	5
the	89	552	98	563	581	788	5
E-DETECT	101	552	136	563	581	788	5
TB	138	552	148	563	581	788	5
consortium.	150	552	187	563	581	788	5
Eur	189	552	200	563	581	788	5
Respir	202	552	222	563	581	788	5
J.	224	552	228	563	581	788	5
2018;51(5).	230	552	264	563	581	788	5
doi:	266	552	278	563	581	788	5
10.1183/13993003.02604-2017.	65	562	158	573	581	788	5
Gianella	65	572	90	583	581	788	5
C,	91	572	98	583	581	788	5
Pesantes	99	572	125	583	581	788	5
MA,	126	572	140	583	581	788	5
Ugarte-Gil	141	572	173	583	581	788	5
C,	174	572	181	583	581	788	5
Moore	182	572	202	583	581	788	5
DAJ,	204	572	218	583	581	788	5
Lema	219	572	236	583	581	788	5
C.	237	572	244	583	581	788	5
Vulnerable	245	572	278	583	581	788	5
populations	65	582	101	593	581	788	5
and	102	582	114	593	581	788	5
the	115	582	125	593	581	788	5
right	127	582	141	593	581	788	5
to	143	582	149	593	581	788	5
health:	151	582	171	593	581	788	5
lessons	173	582	194	593	581	788	5
from	195	582	210	593	581	788	5
the	212	582	222	593	581	788	5
Peruvian	223	582	250	593	581	788	5
Amazon	252	582	278	593	581	788	5
around	65	592	87	603	581	788	5
tuberculosis	90	592	127	603	581	788	5
control.	130	592	153	603	581	788	5
Int	156	592	165	603	581	788	5
J	167	592	170	603	581	788	5
Equity	172	592	192	603	581	788	5
Health.	195	592	217	603	581	788	5
2019;18(1):28.	220	592	264	603	581	788	5
doi:	266	592	278	603	581	788	5
10.1186/s12939-019-0928-z.	65	602	150	613	581	788	5
Chacón	65	612	89	623	581	788	5
JG,	90	612	100	623	581	788	5
Flórez	102	612	121	623	581	788	5
AS,	122	612	133	623	581	788	5
Rodríguez	135	612	166	623	581	788	5
E.	168	612	174	623	581	788	5
La	176	612	183	623	581	788	5
inteligencia	185	612	219	623	581	788	5
artificial	221	612	246	623	581	788	5
y	247	612	251	623	581	788	5
sus	253	612	262	623	581	788	5
con-	264	612	278	623	581	788	5
tribuciones	65	622	99	633	581	788	5
a	102	622	105	633	581	788	5
la	108	622	113	633	581	788	5
física	115	622	131	633	581	788	5
médica	133	622	156	633	581	788	5
y	158	622	162	633	581	788	5
la	164	622	169	633	581	788	5
bioingeniería.	172	622	213	633	581	788	5
Revista	216	622	238	633	581	788	5
MundoFesc.	240	622	278	633	581	788	5
2015;1(9):60-63.	65	632	114	643	581	788	5
Wahl	65	642	82	653	581	788	5
B,	84	642	90	653	581	788	5
Cossy-Gantner	93	642	140	653	581	788	5
A,	142	642	149	653	581	788	5
Germann	152	642	182	653	581	788	5
S,	184	642	190	653	581	788	5
Schwalbe	192	642	221	653	581	788	5
NR.	224	642	236	653	581	788	5
Artificial	239	642	266	653	581	788	5
in-	269	642	278	653	581	788	5
telligence	65	652	94	663	581	788	5
(AI)	96	652	109	663	581	788	5
and	111	652	123	663	581	788	5
global	125	652	144	663	581	788	5
health:	146	652	167	663	581	788	5
how	169	652	182	663	581	788	5
can	185	652	195	663	581	788	5
AI	198	652	206	663	581	788	5
contribute	208	652	239	663	581	788	5
to	242	652	248	663	581	788	5
health	250	652	269	663	581	788	5
in	272	652	278	663	581	788	5
558	48	749	65	762	581	788	5
16.	298	192	307	203	581	788	5
17.	298	212	307	223	581	788	5
18.	298	232	307	243	581	788	5
19.	298	272	307	283	581	788	5
20.	298	302	307	313	581	788	5
21.	298	342	307	353	581	788	5
22.	298	382	307	393	581	788	5
23.	298	432	307	443	581	788	5
24.	298	472	307	483	581	788	5
25.	298	512	307	523	581	788	5
26.	298	542	306	553	581	788	5
27.	298	572	307	583	581	788	5
28.	298	602	307	613	581	788	5
29.	298	632	307	643	581	788	5
resource-poor	312	172	356	183	581	788	5
settings?.	359	172	387	183	581	788	5
BMJ	390	172	404	183	581	788	5
Glob	407	172	422	183	581	788	5
Health.	425	172	448	183	581	788	5
2018;3(4):e000798.	451	172	510	183	581	788	5
doi:	512	172	524	183	581	788	5
10.1136/bmjgh-2018-000798.	312	182	400	193	581	788	5
Rajkomar	312	192	341	203	581	788	5
A,	343	192	350	203	581	788	5
Dean	351	192	367	203	581	788	5
J,	369	192	373	203	581	788	5
Kohane	374	192	397	203	581	788	5
I.	399	192	403	203	581	788	5
Machine	404	192	431	203	581	788	5
Learning	432	192	459	203	581	788	5
in	461	192	467	203	581	788	5
Medicine.	468	192	498	203	581	788	5
N	499	192	505	203	581	788	5
Engl	507	192	520	203	581	788	5
J	522	192	524	203	581	788	5
Med.	312	202	327	213	581	788	5
2019;380(14):1347-1358.	329	202	403	213	581	788	5
doi:	404	202	416	213	581	788	5
10.1056/NEJMra1814259.	417	202	495	213	581	788	5
Lee	312	212	322	223	581	788	5
HC,	324	212	337	223	581	788	5
Jung	339	212	353	223	581	788	5
CW.	355	212	368	223	581	788	5
Anesthesia	370	212	402	223	581	788	5
research	404	212	429	223	581	788	5
in	431	212	437	223	581	788	5
the	439	212	449	223	581	788	5
artificial	451	212	476	223	581	788	5
intelligence	477	212	512	223	581	788	5
era.	513	212	524	223	581	788	5
Anesth	312	222	333	233	581	788	5
Pain	334	222	348	233	581	788	5
Med.	349	222	364	233	581	788	5
2018;13(3):248-255.	365	222	425	233	581	788	5
doi:	426	222	437	233	581	788	5
10.17085/apm.2018.13.3.248.	438	222	524	233	581	788	5
Meraj	312	232	330	243	581	788	5
SS,	332	232	341	243	581	788	5
Yaakob	343	232	365	243	581	788	5
R,	368	232	374	243	581	788	5
Azman	377	232	399	243	581	788	5
A,	401	232	408	243	581	788	5
Rum	411	232	426	243	581	788	5
SNM,	428	232	446	243	581	788	5
Nazri	448	232	465	243	581	788	5
ASA.	468	232	483	243	581	788	5
Artificial	486	232	513	243	581	788	5
In-	515	232	524	243	581	788	5
telligence	312	242	340	253	581	788	5
in	342	242	348	253	581	788	5
Diagnosing	350	242	385	253	581	788	5
Tuberculosis:	387	242	427	253	581	788	5
A	429	242	434	253	581	788	5
Review.	436	242	459	253	581	788	5
International	461	242	500	253	581	788	5
Journal	502	242	524	253	581	788	5
on	312	252	320	263	581	788	5
Advanced	323	252	355	263	581	788	5
Science,	358	252	384	263	581	788	5
Engineering	387	252	426	263	581	788	5
and	429	252	441	263	581	788	5
Information	444	252	483	263	581	788	5
Technology.	486	252	524	263	581	788	5
2019;9(1):81-91.	312	262	361	273	581	788	5
doi:	362	262	374	273	581	788	5
10.18517/ijaseit.9.1.7567.	375	262	450	273	581	788	5
Lakhani	312	272	337	283	581	788	5
P,	338	272	343	283	581	788	5
Sundaram	344	272	376	283	581	788	5
B.	377	272	383	283	581	788	5
Deep	385	272	401	283	581	788	5
learning	402	272	427	283	581	788	5
at	429	272	434	283	581	788	5
chest	436	272	451	283	581	788	5
radiography:	453	272	491	283	581	788	5
automated	492	272	524	283	581	788	5
classification	312	282	349	293	581	788	5
of	350	282	356	293	581	788	5
pulmonary	357	282	390	293	581	788	5
tuberculosis	390	282	426	293	581	788	5
by	427	282	434	293	581	788	5
using	435	282	451	293	581	788	5
convolutional	452	282	492	293	581	788	5
neural	493	282	511	293	581	788	5
net-	512	282	524	293	581	788	5
works.	312	292	332	303	581	788	5
Radiology.	333	292	364	303	581	788	5
2017;284(2):	365	292	402	303	581	788	5
574-582.	403	292	429	303	581	788	5
doi:	430	292	441	303	581	788	5
10.1148/radiol.2017162326.	442	292	525	303	581	788	5
Hwang	312	302	334	313	581	788	5
S,	335	302	340	313	581	788	5
Kim	341	302	355	313	581	788	5
H-E.,	356	302	372	313	581	788	5
Jeong	373	302	390	313	581	788	5
J,	392	302	395	313	581	788	5
Kim	397	302	410	313	581	788	5
H-J.	411	302	424	313	581	788	5
A	425	302	430	313	581	788	5
novel	431	302	448	313	581	788	5
approach	449	302	477	313	581	788	5
for	478	302	487	313	581	788	5
tuberculosis	488	302	524	313	581	788	5
screening	312	312	340	323	581	788	5
based	341	312	358	323	581	788	5
on	359	312	367	323	581	788	5
deep	368	312	382	323	581	788	5
convolutional	383	312	423	323	581	788	5
neural	424	312	443	323	581	788	5
networks.	443	312	472	323	581	788	5
SPIE	473	312	488	323	581	788	5
Medical	488	312	512	323	581	788	5
Im-	513	312	524	323	581	788	5
aging,	312	322	330	333	581	788	5
International	330	322	369	333	581	788	5
Society	370	322	391	333	581	788	5
for	392	322	400	333	581	788	5
Optics	401	322	421	333	581	788	5
and	422	322	433	333	581	788	5
Photonics.	434	322	465	333	581	788	5
2016;9785:97852W-	466	322	524	333	581	788	5
1.	312	332	317	343	581	788	5
doi:	319	332	330	343	581	788	5
10.1117/12.2216198.	332	332	393	343	581	788	5
Harris	312	342	331	353	581	788	5
M,	333	342	342	353	581	788	5
Qi	344	342	352	353	581	788	5
A,	354	342	361	353	581	788	5
Jeagal	363	342	380	353	581	788	5
L,	382	342	388	353	581	788	5
Torabi	390	342	410	353	581	788	5
N,	412	342	419	353	581	788	5
Menzies	421	342	446	353	581	788	5
D,	449	342	456	353	581	788	5
Korobitsyn	458	342	491	353	581	788	5
A,	493	342	500	353	581	788	5
et	502	342	508	353	581	788	5
al.	510	342	517	353	581	788	5
A	519	342	524	353	581	788	5
systematic	312	352	342	363	581	788	5
review	343	352	363	363	581	788	5
of	364	352	370	363	581	788	5
the	371	352	380	363	581	788	5
diagnostic	381	352	412	363	581	788	5
accuracy	412	352	439	363	581	788	5
of	439	352	445	363	581	788	5
artificial	446	352	471	363	581	788	5
intelligence-based	472	352	524	363	581	788	5
computer	312	362	341	373	581	788	5
programs	342	362	371	373	581	788	5
to	373	362	379	373	581	788	5
analyze	381	362	403	373	581	788	5
chest	404	362	420	373	581	788	5
x-rays	421	362	440	373	581	788	5
for	441	362	450	373	581	788	5
pulmonary	451	362	485	373	581	788	5
tuberculosis.	487	362	524	373	581	788	5
PLoS	312	372	328	383	581	788	5
One.	329	372	344	383	581	788	5
2019;14(9):e0221339.	345	372	409	383	581	788	5
doi:	411	372	422	383	581	788	5
10.1371/journal.pone.0221339.	424	372	516	383	581	788	5
Cao	312	382	324	393	581	788	5
Y,	326	382	331	393	581	788	5
Liu	333	382	343	393	581	788	5
C,	344	382	351	393	581	788	5
Zhang	352	382	372	393	581	788	5
N,	373	382	381	393	581	788	5
Liu	382	382	392	393	581	788	5
B,	393	382	400	393	581	788	5
Sun	401	382	413	393	581	788	5
T,	414	382	420	393	581	788	5
Zhang	421	382	441	393	581	788	5
P,	442	382	447	393	581	788	5
et	448	382	454	393	581	788	5
al.	455	382	462	393	581	788	5
Improving	464	382	495	393	581	788	5
Tubercu-	497	382	524	393	581	788	5
losis	312	392	325	403	581	788	5
Diagnostics	326	392	362	403	581	788	5
using	363	392	380	403	581	788	5
Deep	381	392	397	403	581	788	5
Learning	399	392	426	403	581	788	5
and	427	392	439	403	581	788	5
Mobile	440	392	462	403	581	788	5
Health	463	392	484	403	581	788	5
Technologies	485	392	524	403	581	788	5
among	312	402	333	413	581	788	5
Resource-poor	334	402	379	413	581	788	5
and	380	402	391	413	581	788	5
Marginalized	393	402	432	413	581	788	5
Communities.	434	402	477	413	581	788	5
2016	478	402	493	413	581	788	5
IEEE	494	402	509	413	581	788	5
First	511	402	524	413	581	788	5
Conference	312	412	346	423	581	788	5
on	347	412	355	423	581	788	5
Connected	356	412	388	423	581	788	5
Health:	389	412	411	423	581	788	5
Applications,	412	412	450	423	581	788	5
Systems	451	412	475	423	581	788	5
and	476	412	487	423	581	788	5
Engineering	488	412	524	423	581	788	5
Technologies.	312	422	353	433	581	788	5
2016.	354	422	370	433	581	788	5
doi:	372	422	383	433	581	788	5
10.1109/CHASE.2016.18.	385	422	461	433	581	788	5
Alcantara	312	432	341	443	581	788	5
MF,	342	432	354	443	581	788	5
Cao	355	432	367	443	581	788	5
Y,	368	432	374	443	581	788	5
Liu	375	432	385	443	581	788	5
C,	386	432	393	443	581	788	5
Liu	394	432	404	443	581	788	5
B,	405	432	411	443	581	788	5
Brunette	412	432	438	443	581	788	5
M,	439	432	448	443	581	788	5
Zhang	449	432	468	443	581	788	5
N,	470	432	477	443	581	788	5
et	478	432	483	443	581	788	5
al.	484	432	491	443	581	788	5
Improving	493	432	524	443	581	788	5
Tuberculosis	312	442	350	453	581	788	5
Diagnostics	351	442	386	453	581	788	5
using	387	442	404	453	581	788	5
Deep	405	442	421	453	581	788	5
Learning	422	442	449	453	581	788	5
and	451	442	462	453	581	788	5
Mobile	463	442	485	453	581	788	5
Health	486	442	506	453	581	788	5
Tech-	507	442	524	453	581	788	5
nologies	312	452	337	463	581	788	5
among	339	452	360	463	581	788	5
Resource-poor	362	452	407	463	581	788	5
Communities	409	452	450	463	581	788	5
in	452	452	458	463	581	788	5
Perú.	460	452	476	463	581	788	5
Smarth	478	452	500	463	581	788	5
Health.	502	452	524	463	581	788	5
2017(1-2):66-76.	312	462	362	473	581	788	5
doi:	363	462	375	473	581	788	5
10.1016/j.smhl.2017.04.003.	376	462	459	473	581	788	5
Liu	312	472	322	483	581	788	5
C,	323	472	330	483	581	788	5
Cao	332	472	344	483	581	788	5
Y,	345	472	351	483	581	788	5
Alcantara	353	472	382	483	581	788	5
M,	383	472	392	483	581	788	5
Liu	393	472	403	483	581	788	5
B,	405	472	411	483	581	788	5
Brunette	412	472	439	483	581	788	5
M,	440	472	449	483	581	788	5
Peinado	450	472	474	483	581	788	5
J,	476	472	480	483	581	788	5
et	481	472	487	483	581	788	5
al.	488	472	495	483	581	788	5
TXCNN:	497	472	524	483	581	788	5
Detecting	312	482	341	493	581	788	5
tuberculosis	343	482	379	493	581	788	5
in	380	482	386	493	581	788	5
chest	388	482	403	493	581	788	5
X-ray	404	482	421	493	581	788	5
images	423	482	444	493	581	788	5
using	445	482	461	493	581	788	5
convolutional	463	482	504	493	581	788	5
neural	505	482	524	493	581	788	5
network.	312	492	339	503	581	788	5
2017	342	492	357	503	581	788	5
IEEE	359	492	375	503	581	788	5
International	378	492	418	503	581	788	5
Conference	421	492	456	503	581	788	5
on	459	492	467	503	581	788	5
Image	470	492	489	503	581	788	5
Processing	491	492	524	503	581	788	5
(ICIP).	312	502	333	513	581	788	5
2017.	334	502	351	513	581	788	5
doi:	352	502	364	513	581	788	5
10.1109/ICIP.2017.8296695.	365	502	449	513	581	788	5
Alcantara	312	512	341	523	581	788	5
MF,	343	512	355	523	581	788	5
Cao	357	512	370	523	581	788	5
Y,	372	512	377	523	581	788	5
Liu	380	512	390	523	581	788	5
B,	392	512	398	523	581	788	5
Liu	400	512	410	523	581	788	5
C,	413	512	419	523	581	788	5
Zhang	422	512	441	523	581	788	5
N,	443	512	451	523	581	788	5
Zhang	453	512	473	523	581	788	5
P,	475	512	480	523	581	788	5
et	482	512	487	523	581	788	5
al.	490	512	497	523	581	788	5
eRx	499	512	511	523	581	788	5
–	513	512	517	523	581	788	5
A	519	512	524	523	581	788	5
technological	312	522	354	533	581	788	5
advance	356	522	381	533	581	788	5
to	384	522	390	533	581	788	5
speed-up	393	522	422	533	581	788	5
TB	424	522	434	533	581	788	5
diagnostics.	437	522	473	533	581	788	5
Smarth	476	522	499	533	581	788	5
Health.	502	522	524	533	581	788	5
2020(16):100117.	312	532	364	543	581	788	5
doi:	365	532	377	543	581	788	5
10.1016/j.smhl.2020.100117.	378	532	463	543	581	788	5
Brunette	312	542	337	553	581	788	5
MJ,	339	542	349	553	581	788	5
Curioso	351	542	375	553	581	788	5
WH.	377	542	391	553	581	788	5
Integrated	393	542	423	553	581	788	5
mobile	425	542	445	553	581	788	5
health	447	542	465	553	581	788	5
systems:	467	542	490	553	581	788	5
Role	492	542	505	553	581	788	5
of	507	542	513	553	581	788	5
so-	515	542	524	553	581	788	5
cio-cultural	312	552	345	563	581	788	5
factors	346	552	365	563	581	788	5
and	366	552	377	563	581	788	5
the	378	552	387	563	581	788	5
socio-technical	388	552	431	563	581	788	5
systems	432	552	454	563	581	788	5
approach.	455	552	483	563	581	788	5
Rev	484	552	495	563	581	788	5
Peru	496	552	510	563	581	788	5
Med	511	552	524	563	581	788	5
Exp	312	562	323	573	581	788	5
Salud	324	562	340	573	581	788	5
Publica.	341	562	363	573	581	788	5
2017;34(3):544-550.	364	562	420	573	581	788	5
doi:	421	562	431	573	581	788	5
10.17843/rpmesp.2017.343.2859.	432	562	525	573	581	788	5
Curioso	312	572	337	583	581	788	5
WH.	340	572	356	583	581	788	5
Building	359	572	386	583	581	788	5
Capacity	389	572	417	583	581	788	5
and	420	572	431	583	581	788	5
Training	434	572	462	583	581	788	5
for	464	572	474	583	581	788	5
Digital	476	572	498	583	581	788	5
Health:	501	572	524	583	581	788	5
Challenges	312	582	345	593	581	788	5
and	347	582	359	593	581	788	5
Opportunities	361	582	404	593	581	788	5
in	406	582	413	593	581	788	5
Latin	415	582	431	593	581	788	5
America.	433	582	461	593	581	788	5
J	464	582	466	593	581	788	5
Med	469	582	483	593	581	788	5
Internet	485	582	509	593	581	788	5
Res.	512	582	524	593	581	788	5
2019;21(12):e16513.	312	592	372	603	581	788	5
doi:	373	592	385	603	581	788	5
10.2196/16513.	386	592	432	603	581	788	5
Apostolopoulos	312	602	359	613	581	788	5
ID,	361	602	371	613	581	788	5
Mpesiana	372	602	402	613	581	788	5
TA.	403	602	414	613	581	788	5
Covid-19:	416	602	446	613	581	788	5
automatic	448	602	478	613	581	788	5
detection	480	602	508	613	581	788	5
from	509	602	524	613	581	788	5
X-ray	312	612	330	623	581	788	5
images	332	612	354	623	581	788	5
utilizing	357	612	383	623	581	788	5
transfer	386	612	410	623	581	788	5
learning	413	612	439	623	581	788	5
with	442	612	456	623	581	788	5
convolutional	458	612	501	623	581	788	5
neural	504	612	524	623	581	788	5
networks.	312	622	341	633	581	788	5
Phys	343	622	357	633	581	788	5
Eng	359	622	371	633	581	788	5
Sci	372	622	381	633	581	788	5
Med.	382	622	398	633	581	788	5
2020.	399	622	416	633	581	788	5
doi:	417	622	429	633	581	788	5
10.1007/s13246-020-00865-4.	430	622	519	633	581	788	5
Jaeger	312	632	330	643	581	788	5
S,	331	632	337	643	581	788	5
Candemir	338	632	369	643	581	788	5
S,	370	632	375	643	581	788	5
Antani	377	632	398	643	581	788	5
S,	399	632	404	643	581	788	5
Wáng	406	632	423	643	581	788	5
YX,	425	632	436	643	581	788	5
Lu	438	632	446	643	581	788	5
PX,	447	632	458	643	581	788	5
Thoma	460	632	481	643	581	788	5
G.	482	632	490	643	581	788	5
Two	491	632	504	643	581	788	5
public	506	632	524	643	581	788	5
chest	312	642	327	653	581	788	5
X-ray	328	642	345	653	581	788	5
datasets	346	642	369	653	581	788	5
for	370	642	379	653	581	788	5
computer-aided	380	642	427	653	581	788	5
screening	428	642	457	653	581	788	5
of	458	642	464	653	581	788	5
pulmonary	465	642	498	653	581	788	5
diseases.	499	642	524	653	581	788	5
Quant	312	652	331	663	581	788	5
Imaging	333	652	358	663	581	788	5
Med	359	652	373	663	581	788	5
Surg.	375	652	390	663	581	788	5
2014;4(6):475-7.	392	652	440	663	581	788	5
https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585	380	751	524	761	581	788	5
