El estado del arte de las aplicaciones de inteligencia artificial en la esofagitis eosinofílica: una revisión sistemática
Autores: Votto, Martina; Rossi, Carlo Maria; Caimmi, Silvia Maria Elena; De Filippo, Maria; Di Sabatino, Antonio; Lenti, Marco Vincenzo; Raffaele, Alessandro; Marseglia, Gian Luigi; Licari, Amelia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
El estado del arte de las aplicaciones de inteligencia artificial en la esofagitis eosinofílica: una revisión sistemática
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Esofagitis eosinofílica
Sistemas de diagnóstico
Caracterización molecular
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Introducción: Las herramientas de inteligencia artificial (IA) se están integrando cada vez más en sistemas de diagnóstico asistido por computadora que se pueden aplicar para mejorar el reconocimiento y la caracterización clínica y molecular de enfermedades alérgicas, incluida la esofagitis eosinofílica (EoE). Esta revisión tiene como objetivo evaluar sistemáticamente las aplicaciones actuales de IA, aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) en la caracterización y gestión de la EoE.
Descripción
Introducción: Las herramientas de inteligencia artificial (IA) se están integrando cada vez más en sistemas de diagnóstico asistido por computadora que se pueden aplicar para mejorar el reconocimiento y la caracterización clínica y molecular de enfermedades alérgicas, incluida la esofagitis eosinofílica (EoE). Esta revisión tiene como objetivo evaluar sistemáticamente las aplicaciones actuales de IA, aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) en la caracterización y gestión de la EoE.