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Acta de Otorrinolaringología & Cirugía de Cabeza y Cuello

ISSN 2539-0859 (Digital)
ISSN 0120-8411 (Impreso)
Asociación Colombiana de Otorrinolaringología y Cirugía de Cabeza y cuello, Maxilofacial y Estética Facial (ACORL)
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2022, Número 2

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Acta de Otorrinolaringología CCC 2022; 50 (2)


Desarrollo de una app móvil para la evaluación preoperatoria de la tomografía de senos paranasales: un paso hacia la inteligencia artificial

Ospina J, Forigua DC, Hernández CA, Ayobi MN, Correa GT, Peñaranda A, Janjua A
Texto completo Cómo citar este artículo Artículos similares

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 15
Paginas: 124-132
Archivo PDF: 776.01 Kb.


PALABRAS CLAVE

Senos paranasales, Tomografía, Inteligencia Artificial, Programas Informáticos.

RESUMEN

Introducción: la revolución tecnológica que hemos vivido en los últimos años ha generado un extendido uso de la inteligencia artificial (IA) como tecnología de base para el desarrollo de diversos sistemas y soluciones en medicina. En el campo de la otorrinolaringología, estamos viendo hasta ahora los primeros esfuerzos para aprovechar este surgimiento. Objetivo: el presente proyecto busca describir el proceso de desarrollo de una app móvil creada gracias al trabajo colaborativo entre otorrinolaringólogos e ingenieros biomédicos, que tiene la intención de optimizar la evaluación preoperatoria de la tomografía de senos paranasales (TC de SPN). Métodos: el desarrollo de la app siguió el método de priorización para especificaciones de MoSCoW. Utilizamos la información recolectada de encuestas realizadas a 29 expertos en rinología de diferentes partes del mundo, quienes evaluaron variantes anatómicas en la tomografía y se utilizaron dos modelos de regresión para la predicción de dificultad y riesgo a partir de herramientas de aprendizaje estadístico. Conclusión: hemos desarrollado una herramienta y un modelo estadístico que es fácil de utilizar y que idealmente ayudará al cirujano en el proceso de evaluación preoperatoria de TC de SPN. Este es un ejercicio que permite demostrar la eficacia de un desarrollo colaborativo para lograr soluciones en nuestra especialidad y un acercamiento hacia la IA.


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