Regístrate al próximo Webinar gratuito de la IFCC: “El papel del aprendizaje automático en el avance de la medicina de laboratorio pediátrica” 30-06-2025

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¡Certificado de participación disponible para todos los inscritos!

¡Créditos de Educación Continua (CE) para el aprendizaje a distancia!

El aprendizaje automático es una herramienta poderosa dentro de la inteligencia artificial que está revolucionando el diagnóstico y el modelado predictivo en diversas áreas de la medicina. Sin embargo, su aplicación en neonatología y pediatría aún se encuentra en sus etapas iniciales. Para acelerar su integración en la práctica clínica, es fundamental comprender tanto sus posibles beneficios como sus limitaciones. Este seminario web, una iniciativa del Comité de Tecnologías Emergentes y Medicina de Laboratorio Pediátrica (C-ETPLM), se centra en los avances recientes en el aprovechamiento del aprendizaje automático en endocrinología pediátrica, el uso de la IA en la integración de datos clínicos y de laboratorio, y su impacto en los registros de enfermedades raras. Proporcionará un marco para la incorporación de la IA y la atención pediátrica, así como de los posibles obstáculos y desafíos, y cómo adaptarla a las necesidades específicas de la población pediátrica.

Este seminario web consta de tres presentaciones siguientes de 20 minutos cada una, seguidas de 20 minutos de panel de discusión al final.

Presidente: Dr. Tim Lang

Charla 1: «Aprendizaje automático en medicina de laboratorio: Promesas y dificultades» – Prof. Shannon Haymond

Charla 2: «Fundamentos y marco metodológico para el aprovechamiento del aprendizaje automático en endocrinología pediátrica» ​​- Dr. Andre G. Madsen

Charla 3: «Establecimiento de un Registro de Enfermedades Raras con Inteligencia Artificial que Integra Datos Clínicos y de Laboratorio» – Dra. Chloe MiuMak

Público objetivo:

Este seminario web está dirigido a:

• Pediatras
• Estudiantes/académicos
• Bioinformáticos/científicos de datos

Objetivos de aprendizaje:

Al finalizar esta presentación, los participantes deberían poder:

1. Características básicas y casos de uso del aprendizaje automático

2. Cómo normalizar la variabilidad dependiente de la edad en las mediciones pediátricas

3. Marco para construir y validar modelos de aprendizaje automático

Todos los oradores han completado la declaración de conflicto de intereses y no tienen conflictos que revelar.

Instrucciones para participar y obtener créditos de educación continua:

Este seminario web en vivo de la IFCC está diseñado para completarse en 90 minutos.

Para obtener créditos CE, los participantes deben completar la actividad en línea.

Se requiere una puntuación de aprobación del 75 % en la prueba posterior al seminario web para recibir 1,5 créditos de educación continua

• Zonas horarias: Las presentaciones en vivo comienzan a las: 9:00 a. m. EDT (Nueva York); 3:00 p. m. CET (Roma); 9:00 p. m. CST (Pekín).
  Importante: Asegúrese de determinar cuidadosamente la hora de inicio de la presentación en su zona horaria global. Haga clic aquí. para convertir a su zona horaria .
• Seminario web grabado : disponible a pedido