OFTALMOLOGÍA SEO – Libro virtual para la formación de residentes
18 – INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Coordinador: Javier Zarranz Ventura
Respecto a los principios básicos de la inteligencia artificial:
* Múltiples respuestas
a) Una neurona oficial recibe información a través de sus vías de entrada, ponderando cada una con un peso específico para realizar después una suma de las mismas.
VERDADERO
b) Aunque las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial son casi infinitos, las redes neuronales tienen siempre la misma arquitectura, con un número fijo de neuronas y capas.
FALSO
c) Los sistemas de deep learning se caracterizan por usar redes neuronales simples con pocas neuronas distribuidas en una o dos capas, pero muy interconectadas entre sí.
FALSO
d) Muchos algoritmos de machine learning se basan en el modelo de aprendizaje Hebbiano, según el cual el peso de la sinapsis entre dos neuronas se incrementa si las dos neuronas se activan simultáneamente y se reduce si se activan por separado.
VERDADERO
e) El deep learninges un subtipo de aprendizaje automático en el que el programa tiene la capacidad de alimentarse con datos sin procesar y descubrir automáticamente los patrones o características necesarias para las tareas de detección o clasificación.
VERDADERO
Respecto al método de cálculo Hill-RBF:
* Múltiples respuestas
a) Está basado en datos de múltiples tipos de lentes y de dos biómetros, lo que facilita su extrapolación a cualquier modelo de lente.
FALSO
b) La versión 2.0 incluye 8974 casos más que la primera versión, y ha disminuido el porcentaje de ojos «out of bounds».
VERDADERO
c) Se fundamenta puramente en IA, pero, al igual que las fórmulas de vergencia, tiene la limitación de la posición efectiva de la lente.
FALSO
d) La versión 2.0, al igual que la fórmula de Kane, incorpora la variable «sexo».
FALSO
e) Utiliza las variables AL (longitud axial), K (queratometría), ACD (profundidad de cámara anterior), LT (espesor del cristalino), WTW (distancia blanco-blanco) y CCT (grosor corneal central).
VERDADERO
Con relación a la Inteligencia Artificial aplicada al cálculo de la potencia de la lente intraocular:
* Múltiples respuestas
a) Los principales métodos de cálculo basados en IA de los que disponemos actualmente son: Método Hill-RBF, fórmula de Kane, fórmula EVO 2.0, superfórmula Ladas AI y fórmula Pearl DGS.
FALSO
b) Las variables principales que contemplan todos los métodos de cálculo basados en IA son AL (longitud axial), K (queratometría) y CCT (grosor corneal central).
FALSO
c) La fórmula Pearl DGS permite ajustar la predicción del cálculo con los datos postoperatorios del ojo adelfo.
VERDADERO
d) La fórmula híbrida «Ladas Super Formula AI» incorpora una combinación de las fórmulas Holladay 1, Hoffer Q, Holladay 2 con ajuste de Wang-Koch y Haigis.
FALSO
VERDADERO
Los algoritmos de IA que se emplean en glaucoma:
* Múltiples respuestas
a) Se basan exclusivamente en redes neuronales convolucionales (CNN).
FALSO
b) Se basan fundamentalmente en minería de texto de las historias clínicas electrónicas.
FALSO
c) Se basan fundamentalmente en análisis de imagen.
VERDADERO
d) La combinación de varias fuentes de datos empeora su capacidad diagnóstica.
VERDADERO
e) En la segmentación de CFNR de los OCT.
VERDADERO
Los algoritmos de IA en Retina:
* Múltiples respuestas
a) Como en otras áreas de la oftalmología, se utilizan para tareas de reconocimiento de imagen, procesa-miento de imagen o asociación de datos clínicos.
FALSO
b) Sirven identificación de patología derivable únicamente a partir de retinografías.
FALSO
c) Pueden ser utilizados para mejorar la calidad de las imágenes de OCT.
VERDADERO
d) Permiten la caracterización de perfiles de pacientes, pudiendo aportar predicciones de evolución y aso-ciaciones con datos de interés mas allá de la capacidad humana, en lo que se denomina rendimiento so-brehumano.
VERDADERO
e) Suponen una ayuda a la toma de decisiones diagnosticas y terapéuticas por parte del oftalmólogo, con el potencial de mejorar procesos asistenciales.
VERDADERO