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Tabla de contenidos

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SOBRE ESTE VÍDEO

Qué vas a aprender

RESUMEN

Primera Parte: Inteligencia Artificial en Endoscopia

La inteligencia artificial (IA) aplicada a la endoscopia ha evolucionado desde el reconocimiento básico de patrones hasta el uso de Deep Learning, permitiendo asociaciones complejas y autónomas. Estas innovaciones han mejorado significativamente la precisión y eficiencia en la detección de lesiones.

Segunda Parte: Riesgo de Cáncer en Esofagitis Eosinofílica

Se presenta un estudio prospectivo de cohorte realizado en Suecia que evalúa la relación entre la esofagitis eosinofílica (EoE) y el riesgo de cáncer.

MOMENTOS DESTACADOS

Inteligencia Artificial:

00:00:05 - Introducción y objetivos de la revisión.
00:00:28 - Historia de la IA: Machine Learning y Deep Learning.
00:02:32 - Aplicación de la IA en colonoscopia: entrenamiento y validación.
00:05:45 - Resultados del metanálisis: impacto en la detección de adenomas.
00:09:00 - Conclusión: la IA como herramienta diaria para mejorar la práctica clínica.

Esofagitis Eosinofílica:

00:10:12 - Introducción al estudio y características de la EoE.
00:11:00 - Diseño del estudio: cohorte sueca prospectiva.
00:12:03 - Resultados: incidencia de cáncer y análisis de subgrupos.
00:12:40 - Riesgo aumentado de cáncer esofágico y esófago de Barrett.
00:13:00 - Conclusión: implicaciones clínicas y seguimiento.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Comprender la evolución de la IA en medicina: Analizar cómo Machine Learning y Deep Learning han transformado la detección endoscópica.
Evaluar la efectividad de la IA en la colonoscopia: Interpretar resultados de estudios recientes sobre detección de adenomas y su impacto en la práctica diaria.
Identificar riesgos asociados a la EoE: Reconocer la posible progresión de la EoE hacia el cáncer esofágico y su relación con el esófago de Barrett.
Aplicar estrategias basadas en evidencia: Incorporar la IA en procedimientos endoscópicos para mejorar resultados y estandarizar la práctica.
Vigilar complicaciones en EoE: Establecer protocolos de seguimiento para pacientes con mayor riesgo de patologías esofágicas malignas.

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Recursos

REVISIÓN BIBILIOGRÁFICA 7: OLIVIA SIERRA

Makar J, et al. Use of AI improes colonoscopy performance

Uchida. Risk of Cancer Diagnosis in Patients With Eosinophilic Esophagitis

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Conócenos mejor

Olivia Sierra Gabarda

Especialista en Aparato Digestivo Hospital Infanta Elena. Pamplonica de origen y corazón. Amante de la endoscopia, el trabajo en equipo, los viajes y la fotografía. Enérgica y un poquito habladora.

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