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El modelo de detección de cáncer de tiroides se divide en las categorías de TIRADS (Thyroid Imaging Reporting and Data System), que van del 1 al 5, donde:

TIRADS 1: No hay evidencia de nódulos. TIRADS 2: Lesión benigna. TIRADS 3: Lesión probablemente benigna. TIRADS 4A: Lesión con un bajo riesgo de malignidad. TIRADS 4B: Lesión con un riesgo intermedio de malignidad. TIRADS 5: Lesión altamente sospechosa de malignidad.

Descargo de responsabilidad sobre el uso del modelo de IA para la detección del cáncer de tiroides

El presente modelo de inteligencia artificial ha sido desarrollado con el objetivo de asistir en la detección del cáncer de tiroides mediante el análisis de imágenes. Sin embargo, es importante destacar que este modelo no garantiza resultados infalibles ni debe ser considerado como un sustituto del juicio clínico profesional.

Limitaciones del modelo:

Precisión: Aunque el modelo ha mostrado una tasa aceptable de precisión en estudios clínicos, no se puede asegurar que sea 100% efectivo en todos los casos. Los resultados pueden variar dependiendo de múltiples factores, incluyendo la calidad de las imágenes y las características específicas de cada paciente.
Evaluación profesional: Se recomienda encarecidamente que cualquier diagnóstico o decisión clínica sea realizado por un médico calificado. El modelo debe ser utilizado como una herramienta complementaria y no como una fuente única de diagnóstico.

Responsabilidad: El uso del modelo implica la aceptación de que los resultados obtenidos deben ser interpretados por profesionales capacitados en el área médica. La responsabilidad final sobre el diagnóstico y tratamiento recae en el médico tratante, quien considerará todos los aspectos clínicos y diagnósticos relevantes.

Este texto proporciona una clara advertencia sobre las limitaciones del modelo y subraya la importancia del papel del profesional médico en el proceso diagnóstico, ayudando a mitigar posibles responsabilidades legales.

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