Regístrese para el próximo seminario web gratuito de la IFCC YS: «Aprendizaje automático en medicina de laboratorio – Recomendación del grupo de trabajo de IFCC» 13-02-2024
ABP 
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El crecimiento y el desarrollo del software de código abierto y de las fuentes de datos digitalizadas y disponibles públicamente han hecho que la aplicación de métodos de aprendizaje automático (ML) a la medicina de laboratorio sea muy accesible. Un grupo de trabajo reciente de la IFCC ha publicado directrices para el uso del aprendizaje automático en la medicina de laboratorio. En el primero de dos seminarios web, dos miembros del grupo de trabajo describirán la base y la aplicación de las directrices. Luego, ejemplos reales de la literatura ilustrarán cómo las pautas pueden evitar el mal uso de las técnicas de aprendizaje automático o la malinterpretación de los resultados de esas técnicas. Todos los profesionales del laboratorio se beneficiarán de una comprensión básica de los conceptos de ML, a medida que estas tecnologías se conviertan cada vez más en parte de nuestros flujos de trabajo. Al igual que con otras tecnologías emergentes en nuestros laboratorios, algunos de nosotros buscaremos una comprensión más avanzada para contribuir al desarrollo y la evaluación técnica de estos métodos, participando en el impulso de esta nueva área como colaboradores en el desarrollo e implementación de métodos. Más de nosotros seremos consumidores y tomadores de decisiones, llamados a revisar críticamente y, en general, evaluar los productos basados en ML para garantizar su uso seguro, eficaz y sostenido. El amplio reconocimiento de las fallas comunes y las mejores prácticas aceptadas por nuestra comunidad mejorarán la calidad de la ciencia y establecerán estándares más altos para las innovaciones de ML que se aplican en los laboratorios clínicos.
Este seminario web consta de tres presentaciones siguientes de 20 minutos cada una, seguidas de 20 minutos de panel de discusión al final.
Presidente: Prof. Tony Badrick
Charla 1- «El Documento de Directrices de la IFCC» – Prof. Tony Badrick
Charla 2- «¿Cómo evaluar modelos de aprendizaje automático en Medicina de Laboratorio?» – Dr. Andreas Bietenbeck
- Zonas horarias: Presentaciones en vivo a partir de las: 3:00 a. m. EDT-Nueva York; 09:00 CET-Roma; 4:00 p.m. CST-Beijing;
Importante: asegúrese de determinar cuidadosamente la hora a la que comenzará la presentación en su zona horaria global. haga clic aquí para convertir a su zona horaria . - Seminario web grabado : disponible bajo demanda
