Aplicación de Inteligencia Artificial en Otorrinolaringología: Casos Clínicos (Presentado en español) (2023 AMW)
2023 AAO-HNSF Annual Meeting & OTO Experience
Patrocinado por la Asociación Panamericana de Otorrinolaringología - Cirugía de Cabeza y Cuello
La inteligencia artificial (IA) es cada vez más omnipresente en la vida cotidiana. La IA en otorrinolaringología está apenas en su infancia, pero ha demostrado un gran potencial para transformar la atención al paciente y revolucionar la práctica de la otorrinolaringología.La IA se define como cualquier tecnología que permite a los sistemas informáticos realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de objetos o palabras y la toma de decisiones complejas. El aprendizaje automático describe algoritmos con la capacidad de aprender de la experiencia para realizar una tarea sin instrucciones explícitas. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría usarse para predecir complicaciones después de una cirugía endoscópica de los senos paranasales en función de la identificación de patrones en datos clínicos de una gran cantidad de pacientes. El aprendizaje profundo es un tipo específico de algoritmo de aprendizaje automático llamado red neuronal que tiene múltiples capas entre la entrada y la salida que realiza tareas utilizando grandes cantidades de datos. Big data se refiere al almacenamiento de grandes volúmenes de información que son difíciles de administrar. El aprendizaje automático puede respaldar la toma de decisiones clínicas y mejorar la atención de los pacientes de otorrinolaringología utilizando datos de muchos pacientes. Esta sesión del Simposio Internacional proporcionará una descripción general de las aplicaciones de IA, el conocimiento general de la IA y los subtipos: Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Los asistentes aprenderán cómo aplicar la IA en el cáncer de cabeza y cuello, la evaluación olfativa y el análisis facial a través de casos clínicos que destacan las aplicaciones de la IA en nuestro campo.
Credits
CME:1.0, MOC:1.0