Inteligencia artificial y heridas: avances, limitaciones y perspectivas en la educación médica

En este artículo, se aborda el tema de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la detección y gestión de heridas en el campo de la medicina. Se revisan cinco estudios científicos que exploran el uso de IA en diversas áreas de la medicina relacionadas con heridas. El objetivo principal es analizar los avances, limitaciones y perspectivas de la IA en la educación médica para el manejo de heridas, considerando la IA como una herramienta potencialmente valiosa en el abordaje especifico de diferentes tipos de heridas

¿Qué pueden aportar las Apple Vision Pro en cirugía plástica?

Los avances tecnológicos han marcado un hito en los métodos de educación tradicionales. Las Apple Vision Pro trae consigo una tecnología inmersiva de la mejor calidad, que nos encamina en una dirección en la que residentes y especialistas pueden interactuar en un espacio seguro. Estas gafas permiten mejorar técnicas las quirúrgicas, estudiar minuciosamente la anatomía de los pacientes, recrear casos clínicos complejos, realizar videollamadas con otros colegas en tiempo real para aclarar dudas y también orientar diagnósticos, procedimientos y tratamientos, entre otras funciones. Convirtiendo este dispositivo una herramienta académica con un potencial sin límites para el entrenamiento en cirugía plástica y otras áreas de la medicina.  

Artificial intelligence and wounds: advances, limitations and prospects in medical education

Desde que John McCarthy describió el concepto de inteligencia artificial (IA) hace más de 60años, su aplicación en el campo de la medicina ha sido ampliamente pronosticada (1). La IA, especialmente el aprendizaje automático ó Machine learning (ML), ha encontrado aplicaciones en diversas especialidades médicas, incluyendo diferentes ramas de la cirugía, incluyendo: oftalmología, dermatología y cardiología (2). En este contexto, las otras ramas de la medicina también han experimentado un creciente interés en el uso de la IA para la predicción de patologíasy la interpretación automatizada de imágenes médicas (3-4