{"id":7681,"date":"2021-01-22T20:37:56","date_gmt":"2021-01-23T03:37:56","guid":{"rendered":"https:\/\/zck.kxq.mybluehost.me\/website_446d8869\/?p=7681"},"modified":"2025-05-01T05:18:11","modified_gmt":"2025-05-01T12:18:11","slug":"investigadores-buscan-identificar-problemas-de-miopia-mediante-el-uso-de-algoritmos-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sinaloatv.mx\/?p=7681","title":{"rendered":"Investigadores buscan identificar problemas de miop\u00eda mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n
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Enero 19, 2021.- Identificar problemas de visi\u00f3n, particularmente la miop\u00eda, mediante t\u00e9cnicas de machine learning usando algoritmos de inteligencia artificial, es el prop\u00f3sito de investigadores universitarios que mediante estas t\u00e9cnicas o metodolog\u00edas pueden determinar si la personas pueden en un futuro padecer dicha enfermedad.
El doctor Emiliano Ter\u00e1n Bobadilla, investigador de la Facultad de Ciencias F\u00edsico-Matem\u00e1ticas (FCFM) de la Universidad Aut\u00f3noma de Sinaloa (UAS) sostuvo que para ellos es necesario informaci\u00f3n, esta se logra utilizando un dispositivo oftalmol\u00f3gico denominado Tom\u00f3grafo de Coherencia Optima (OCT, por sus siglas en ingl\u00e9s).
En este sentido, el OCT toma im\u00e1genes trasversales del ojo, \u201ceste dispositivo lo que hace es b\u00e1sicamente fotografiar las capas del ojo de una persona y poder observar cambios en la morfolog\u00eda de la retina\u201d.
Dijo que las im\u00e1genes tomadas son analizadas mediante un m\u00e9todo h\u00edbrido para reconstruir la morfolog\u00eda de la fobia del ojo e identificar si la persona tiene o no la enfermedad de la miop\u00eda.\u00a0
\u201cEsto nos puede servir para identificar el desarrollo de miop\u00eda futuro, por ello el trabajo de campo se puede realizar a ni\u00f1os y adolescentes y con esta t\u00e9cnica predecir si podr\u00edan desarrollar esta enfermedad visual\u201d, recalc\u00f3 el investigador.
Ter\u00e1n Bobadilla expuso que los algoritmos utilizados para este prop\u00f3sito son siete, los cuales son el Artificial Neural Network (ANN), Classification and Regression Trees (CART), K-Nearest Neighbors (KNN), Liner Discriminant Analysis (LDA), Ordinal Logistic Regression (OLR), Support Verctor Machines (SVM) y el Random Forest (RF).
Manifest\u00f3 que la predicci\u00f3n mayormente cercana a los datos obtenidos y su tratamiento es mediante el algoritmo Random Forest. Asimismo, sostuvo que esta investigaci\u00f3n se presentar\u00e1 en el Anual virtual-meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmoly (ARVO) el pr\u00f3ximo mes de mayo.
Agradeci\u00f3 la colaboraci\u00f3n del doctor Arturo Yee Rend\u00f3n de la Facultad de Inform\u00e1tica Culiac\u00e1n, y la doctora Carla Angulo de la Facultad de Medicina, y del CIDOCS los doctores Silvia Paz y Abel Ram\u00f3n, as\u00ed como al doctor Pablo de Gracia de la Midwestern University.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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