Regístrate al próximo Webinar gratuito de la IFCC: “Desafíos futuros de la medicina de laboratorio” 18-09-2024
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La combinación de inteligencia artificial (IA) y big data promete revolucionar la atención médica al mejorar la eficiencia, la precisión diagnóstica y la personalización del tratamiento. Para superar estos desafíos será necesaria la colaboración entre profesionales de la salud, científicos de datos, ingenieros y reguladores para garantizar un enfoque ético y eficaz. La gestión y el análisis de grandes conjuntos de datos serán cruciales para identificar patrones y mejorar la precisión diagnóstica. La creación de sofisticados algoritmos de aprendizaje automático permitirá una interpretación más precisa de los resultados de laboratorio, lo que ayudará a predecir enfermedades y personalizar los tratamientos. La integración de tecnologías con IA transformará los análisis de laboratorio, acelerará los procesos y mejorará la precisión.
La aplicación del Big Data en leucemia implica el análisis masivo de datos genómicos, clínicos y de laboratorio para identificar patrones y tendencias. Existen tecnologías que generan grandes conjuntos de datos, lo que hace posible el tratamiento personalizado. El análisis de Big Data en leucemia facilita una comprensión más profunda de las características genéticas de la enfermedad, lo que conduce a enfoques más precisos y personalizados en el diagnóstico y el tratamiento.
La IA en el diagnóstico de la diabetes mellitus implica el desarrollo de algoritmos que puedan analizar grandes cantidades de datos clínicos, biomédicos y de estilo de vida. Estos algoritmos pueden identificar patrones que podrían pasar desapercibidos con los métodos tradicionales. La IA puede mejorar la precisión en la detección temprana de la diabetes, predecir complicaciones y personalizar los planes de tratamiento.
Además, la IA puede analizar datos de forma continua y en tiempo real, proporcionando una gestión de la enfermedad más dinámica y adaptativa para mejorar la calidad de vida de los pacientes.
Este seminario web consta de tres presentaciones siguientes de 20 minutos cada una, seguidas de 20 minutos de panel de discusión al final.
Moderador: Dr. Eduardo Freggiaro
Charla 1- “Presente y futuro del Laboratorio de Análisis Clínicos” – Dr. Antonio Buño
Charla 2- “Big data en leucemias en niños” – Dra. Carmen Gómez de León
Charla 3- “El perfil tiroideo materno predice la diabetes mellitus gestacional (DMG) mediante aprendizaje automático” – Dr. Enrique Guzmán Gutiérrez
- Zonas horarias: Las presentaciones en vivo comienzan a las: 8:00 a. m. EDT (Nueva York); 2:00 p. m. CET (Roma); 8:00 p. m. CST (Beijing);
Importante: Asegúrese de determinar cuidadosamente la hora en la que comenzará la presentación en su zona horaria global. Haga clic aquí para convertir a su zona horaria . - Seminario web grabado : disponible a pedido
