Con un volumen cada vez mayor de datos electrónicos recopilados por el sistema de salud, los investigadores están explorando el uso del aprendizaje automático, un subcampo de inteligencia artificial, para mejorar la atención médica y los resultados de los pacientes. Una visión general del aprendizaje automático y algunosde las formas en que podría contribuir a los avances en cirugía plástica se presentan en un artículo de tema especial en la edición de mayo de Cirugía plástica y reconstructiva® , la revista médica oficial de la Sociedad Americana de Cirujanos Plásticos ASPS.
"El aprendizaje automático tiene el potencial de convertirse en una herramienta poderosa en cirugía plástica, permitiendo a los cirujanos aprovechar datos clínicos complejos para ayudar a guiar la toma de decisiones clínicas clave", escriben el Dr. Jonathan Kanevsky de la Universidad McGill, Montreal, y sus colegas.algunas áreas clave en las que el aprendizaje automático y el "Big Data" podrían contribuir al progreso en la cirugía plástica y reconstructiva.
El aprendizaje automático es prometedor en la investigación y práctica de cirugía plástica
El aprendizaje automático analiza datos históricos para desarrollar algoritmos capaces de adquirir conocimiento. El Dr. Kanevsky y sus coautores escriben: "El aprendizaje automático ya se ha aplicado, con gran éxito, para procesar grandes cantidades de datos complejos en medicina y cirugía". Proyectos con atención médicaLas aplicaciones incluyen el sistema de computación cognitiva IBM Watson Health y el Programa Nacional de Mejora de la Calidad Quirúrgica del Colegio Estadounidense de Cirujanos.
El Dr. Kanevsky y sus colegas creen que la cirugía plástica puede beneficiarse de "enfoques de aprendizaje automático objetivos y basados en datos" similares, particularmente con la disponibilidad de la base de datos 'Operaciones de seguimiento y resultados para cirujanos plásticos' TOPS de ASPS. Los autoresDestaque cinco áreas donde el aprendizaje automático es prometedor para mejorar la eficiencia y los resultados clínicos :
Los autores también prevén aplicaciones útiles del aprendizaje automático para mejorar el entrenamiento en cirugía plástica. Sin embargo, enfatizan la necesidad de medidas para garantizar la seguridad y relevancia clínica de los resultados obtenidos por el aprendizaje automático, y recordar que los algoritmos generados por computadora aún no puedenreemplazar el ojo humano entrenado
"Estas son herramientas que no solo pueden ayudar en el proceso de toma de decisiones, sino que también encuentran patrones que pueden no ser evidentes en el análisis de conjuntos de datos más pequeños o experiencia anecdótica", concluyen el Dr. Kanevsky y sus coautores.los cirujanos plásticos pueden redefinir la especialidad mientras consolidan su papel como líderes a la vanguardia del avance científico en cirugía ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Wolters Kluwer Health . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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