DART: Inteligencia Artificial en oftalmología utilizada por el Ministerio de Salud (Minsal)

“DART busca reducir las tasas de ceguera en la población mejorando el acceso al examen preventivo para detectar signos de la enfermedad en estados iniciales” (BID, s. f.). Este sistema “analiza automáticamente los exámenes de fondo de ojo, descartando aquellos que no presentan anomalías y detectando aquellos que presentan síntomas de retinopatía diabética, con lo que se evita que los oftalmólogos tengan que revisar todos los exámenes.” (Universidad Adolfo Ibáñez, 2024).

País

Chile

Entidad pública

Ministerio de Salud de Chile

Ubicación en la estructura del Estado

Ejecutivo

Nivel

Nacional

Clasificación COFOG

Salud

Palabra clave

Detección de anomalías

Usa datos personales

No

Estado conocido del proyecto

En funcionamiento

Potencial aporte a ODS

3

Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)

Cumplimiento de la ley

Tipo de interacción (sí, no)

G2C

G2B

No

G2G

No

Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)

1. Reconocimiento

2. Detección de eventos

No

3. Predicción

4. Personalización

No

5. Soporte de interacción

No

6. Optimización orientada a objetivos

No

7. Razonamiento con estructura de conocimiento

No

¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)

Nombre del repositorio

Algoritmos Públicos de la Universidad Adolfo Ibáñez

Fuentes primarias y secundarias del repositorio

BID. (s. f.). DART. fAIr LAC. https://fairlac.iadb.org/dart#:~:text=DART%20es%20una%20plataforma%20de,edad%20trabajadora%2C%20la%20retinopatía%20diabética.
Universidad Adolfo Ibáñez. (2024). DART: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN OFTALMOLOGÍA UTILIZADA POR EL MINISTERIO DE SALUD (MINSAL). Algoritmos Públicos. https://algoritmospublicos.cl/proyecto-dart-inteligencia-artificial-oftalmologia-minsal

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Repositorio

Sistemas de IA en América Latina y el Caribe

Tipo de interacción

Clasificación OCDE por tipo de tarea