La inteligencia artificial en la interpretación de los estudios videofluoroscópicos de la deglución: implicaciones y avances para los patólogos del habla y el lenguaje
Autores: Girardi, Anna M.; Cardell, Elizabeth A.; Bird, Stephen P.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La inteligencia artificial en la interpretación de los estudios videofluoroscópicos de la deglución: implicaciones y avances para los patólogos del habla y el lenguaje
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Imágenes radiológicas
Inteligencia artificial
Modelos de aprendizaje profundo
Estudios videofluoroscópicos de deglución
Redes neuronales convolucionales
Evaluaciones de disfagia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
La interpretación de imágenes radiológicas es un componente esencial de una evaluación de la deglución. La inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos de aprendizaje profundo (DL), ha mejorado la eficiencia y eficacia a través de la cual se interpretan las imágenes, y posteriormente, tiene importantes implicaciones para el diagnóstico de la deglución y la planificación de la intervención. Sin embargo, la aplicación de la IA para la interpretación de estudios de deglución videofluoroscópicos (VFSS) todavía está emergiendo.
Descripción
La interpretación de imágenes radiológicas es un componente esencial de una evaluación de la deglución. La inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos de aprendizaje profundo (DL), ha mejorado la eficiencia y eficacia a través de la cual se interpretan las imágenes, y posteriormente, tiene importantes implicaciones para el diagnóstico de la deglución y la planificación de la intervención. Sin embargo, la aplicación de la IA para la interpretación de estudios de deglución videofluoroscópicos (VFSS) todavía está emergiendo.