Visión Artificial en Salud: Cuestionarios interactivos para estudiantes

Question 1

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar la visión artificial en el diagnóstico médico en comparación con los métodos tradicionales?

Accepted Answer

Ventajas: mayor precisión y objetividad; desventajas: alto coste y necesidad de grandes conjuntos de datos.

Answer

Ventajas: menor coste y menor necesidad de conjuntos de datos; desventajas: menos precisa y subjetiva.

Answer

Ventajas: objetividad y menor coste; desventajas: precisión limitada y necesidad de conjuntos de datos específicos.

Answer

Ventajas: mayor precisión y menor necesidad de conjuntos de datos; desventajas: subjetividad y alto coste.

Question 2

¿Cuál de las siguientes afirmaciones NO es correcta sobre la visión artificial en salud?

Accepted Answer

Es una tecnología limitada al diagnóstico y análisis de imágenes médicas.

Answer

Contribuye a diagnósticos más precisos y eficientes.

Answer

Requiere grandes conjuntos de datos para entrenar algoritmos efectivos.

Answer

Permite la automatización de tareas, como la detección de objetos y patrones.

Question 3

¿Qué técnica de visión artificial se utiliza para identificar y clasificar objetos individuales en imágenes?

Accepted Answer

Detección de objetos

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Reconocimiento de patrones

Answer

Segmentación de imágenes

Question 4

¿Qué tipos de imágenes médicas son más comúnmente utilizadas en aplicaciones de visión artificial en salud?

Accepted Answer

Imágenes de rayos X, resonancia magnética (RM) y tomografía computarizada (TC).

Answer

Imágenes de microscopio y endoscopia

Answer

Imágenes de ultrasonido y fotografías clínicas

Question 5

¿Cómo mejora la visión artificial la eficiencia del análisis de imágenes médicas?

Accepted Answer

Automatiza tareas repetitivas y complejas, como la detección y cuantificación de características en las imágenes.

Answer

Elimina la necesidad de capacitación y experiencia especializadas para interpretar imágenes médicas.

Answer

Aumenta significativamente el número de imágenes que se pueden analizar en un período de tiempo determinado.

Question 6

¿Cómo se espera que evolucione la visión artificial en el futuro de la salud?

Accepted Answer

Integración más profunda con los sistemas de atención al paciente, diagnósticos mejorados y desarrollo de nuevas aplicaciones terapéuticas.

Answer

Disminución de la demanda de imágenes médicas debido a la mayor precisión de la visión artificial.

Answer

Reemplazo completo de los radiólogos y otros profesionales médicos por sistemas de visión artificial.

Question 7

¿Cuál de las siguientes técnicas NO es utilizada en la visión artificial aplicada al diagnóstico y análisis de imágenes médicas?

Accepted Answer

Reconocimiento de voz

Answer

Análisis de textura

Answer

Segmentación de imágenes

Answer

Clasificación de lesiones

Question 8

En el contexto sanitario, la visión artificial se utiliza principalmente para:

Accepted Answer

Asistir a médicos en el diagnóstico y análisis precisos y eficientes de imágenes médicas

Answer

Desarrollar nuevos medicamentos

Answer

Reemplazar completamente a los médicos en el diagnóstico

Answer

Almacenar y gestionar historiales médicos

Question 9

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la segmentación de imágenes médicas es CORRECTA?

Accepted Answer

Divide las imágenes en regiones anatómicas o de interés clínico para su análisis detallado.

Answer

Clasifica las imágenes en diferentes categorías según sus características

Answer

Extrae características de las imágenes para su posterior clasificación

Question 10

El análisis de textura en visión artificial implica:

Accepted Answer

Caracterizar las imágenes médicas describiendo la distribución espacial de los píxeles.

Answer

Mejorar la resolución de las imágenes para una visualización más clara

Answer

Identificar objetos específicos dentro de las imágenes

Question 11

¿Cuál de las siguientes es una ventaja clave del uso de la visión artificial en el diagnóstico médico asistido?

Accepted Answer

Proporciona objetividad y automatización en el análisis y diagnóstico de imágenes médicas.

Answer

Elimina la necesidad de formación médica especializada

Answer

Garantiza completamente la ausencia de errores en el diagnóstico

Answer

Aumenta significativamente los costes de diagnóstico

Question 12

¿Cuál de los siguientes NO es un factor crítico a considerar al evaluar el rendimiento de un sistema de visión artificial para el diagnóstico médico?

Accepted Answer

Facilidad de integración del sistema en los flujos de trabajo clínicos

Answer

Exactitud, que mide la precisión de las predicciones del sistema

Answer

Sensibilidad, que mide la capacidad del sistema para identificar correctamente las enfermedades

Question 13

¿Qué término describe un sistema de visión artificial que detecta automáticamente características relevantes en las imágenes médicas?

Accepted Answer

Detección de objetos

Answer

Clasificación de imágenes

Answer

Segmentación de imágenes

Answer

Análisis de textura

Question 14

El campo de la visión artificial en salud está en constante evolución. ¿Cuál de las siguientes es una tendencia prometedora en este ámbito?

Accepted Answer

La integración con la inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión y la eficiencia de los sistemas de visión artificial

Answer

La eliminación de la necesidad de formación especializada en visión artificial para los usuarios

Answer

El reemplazo total de los radiólogos por sistemas de visión artificial

Answer

La reducción significativa del tamaño y el coste de los equipos de visión artificial

Question 15

Define de forma precisa el concepto de visión artificial en salud.

Accepted Answer

Es la aplicación de técnicas de procesamiento de imágenes para extraer información relevante y significativa de imágenes biomédicas.

Answer

Es el uso de cámaras y sensores especializados para capturar imágenes de pacientes.

Answer

Es un campo que utiliza únicamente técnicas de inteligencia artificial para analizar datos médicos.

Question 16

¿Qué tipos de información valiosa se pueden obtener de las imágenes médicas mediante la visión artificial?

Accepted Answer

Patrones de tejidos, presencia de lesiones, estructuras anatómicas y características cuantitativas como el volumen y la densidad.

Answer

Solo datos relacionados con la intensidad de los píxeles y el contraste.

Answer

Únicamente información cualitativa, como la forma y el tamaño de las estructuras.

Question 17

Identifica la técnica de visión artificial más comúnmente utilizada para dividir imágenes médicas en regiones significativas.

Accepted Answer

Segmentación de imágenes

Answer

Reconocimiento de patrones

Answer

Seguimiento de objetos

Answer

Clasificación

Question 18

Indica las principales áreas de especialización médica donde se utiliza la visión artificial para mejorar los procesos de diagnóstico y tratamiento.

Accepted Answer

Radiología, patología, dermatología, oftalmología y cardiología.

Answer

Solo en dermatología y oftalmología.

Answer

Únicamente en radiología y oncología.

Question 19

Especifica el aspecto ético primordial que debe considerarse al emplear la visión artificial en el diagnóstico médico.

Accepted Answer

Protección de la privacidad del paciente y obtención del consentimiento informado para el uso de sus datos médicos.

Answer

Garantizar la asequibilidad y el acceso equitativo a las tecnologías de visión artificial.

Answer

Cumplimiento de las regulaciones legales y normativas.

Question 20

Describe el papel fundamental que desempeñan los profesionales de la salud en la implementación y el uso efectivos de la visión artificial en el diagnóstico médico.

Accepted Answer

Colaborar con expertos en visión artificial, interpretar los resultados proporcionados por los algoritmos y garantizar el uso apropiado de estas tecnologías.

Answer

Desarrollar y mantener de forma independiente los sistemas de visión artificial.

Question 21

Selecciona la afirmación que describe con mayor precisión el futuro de la visión artificial en el ámbito sanitario.

Accepted Answer

Continuará transformando y mejorando los procesos de diagnóstico y tratamiento médico, permitiendo una atención más precisa y personalizada.

Answer

Se convertirá en una herramienta exclusiva para aplicaciones de investigación altamente especializadas.

Answer

Eventualmente reemplazará a los profesionales de la salud en la toma de decisiones de diagnóstico.

Question 22

En el ámbito de la visión artificial en salud, ¿cuál de las siguientes técnicas es crucial para mejorar la calidad de las imágenes médicas minimizando el ruido y los artefactos?

Accepted Answer

Preprocesamiento

Answer

Segmentación

Answer

Clasificación

Question 23

En el diagnóstico asistido por computadora, ¿cuál es la función principal de un clasificador?

Accepted Answer

Asignar etiquetas de clase a imágenes médicas para su categorización

Answer

Segmentar imágenes médicas en regiones anatómicas específicas

Answer

Extraer características distintivas de las imágenes médicas

Answer

Mejorar la resolución y el contraste de las imágenes médicas

Question 24

¿Cuál de las siguientes aplicaciones de la visión artificial en salud se centra en el análisis cuantitativo de estructuras anatómicas en imágenes médicas?

Accepted Answer

Análisis morfométrico

Answer

Planificación quirúrgica

Answer

Detección de anomalías

Answer

Microscopía virtual

Question 25

En el ámbito de la visión artificial en salud, ¿qué tipo de aprendizaje automático es predominante para entrenar modelos de diagnóstico preciso?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje de transferencia

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 26

¿Cuál de los siguientes beneficios clave ofrece la visión artificial en la cirugía asistida por robot?

Accepted Answer

Mejora de la precisión y destreza quirúrgica

Answer

Costes operativos más bajos

Answer

Reducción de los tiempos de cirugía

Answer

Disminución de la necesidad de anestesia

Question 27

En el contexto de la visión artificial en salud, ¿cómo se denomina el conjunto de datos utilizado para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Conjunto de datos de entrenamiento

Answer

Conjunto de datos de validación

Answer

Conjunto de datos de prueba

Answer

Conjunto de datos de implementación

Question 28

En la visión artificial en salud, ¿qué tecnología permite visualizar estructuras anatómicas tridimensionales a partir de imágenes médicas bidimensionales?

Accepted Answer

Reconstrucción 3D

Answer

Microscopía de fuerza atómica

Answer

Tomografía de coherencia óptica

Answer

Realidad aumentada

Question 29

Al utilizar la visión artificial en salud, ¿qué consideración ética es primordial?

Accepted Answer

Privacidad y confidencialidad de los datos del paciente

Answer

Coste y accesibilidad de la tecnología

Answer

Responsabilidad legal en caso de errores de diagnóstico

Question 30

¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación típica de la visión artificial en salud?

Accepted Answer

Automatización de la gestión de recursos humanos.

Answer

Guiado de robots quirúrgicos durante procedimientos complejos.

Answer

Análisis de imágenes de microscopía para diagnóstico de cáncer.

Answer

Detección temprana de enfermedades a partir de imágenes médicas.

Question 31

¿Qué tipo de aprendizaje automático se utiliza para entrenar un algoritmo que clasifica imágenes de radiografía en 'sanas' o 'patológicas'?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje profundo por transferencia

Question 32

Un algoritmo de visión artificial ha detectado un posible tumor en una imagen de mamografía. ¿Cuál sería el siguiente paso recomendado?

Accepted Answer

Un radiólogo debe revisar la imagen y el hallazgo del algoritmo para confirmar o descartar el diagnóstico.

Answer

Iniciar tratamiento inmediato basado únicamente en el resultado del algoritmo.

Question 33

¿Cuál de los siguientes es un desafío importante en el desarrollo de algoritmos de visión artificial para el análisis de imágenes médicas?

Accepted Answer

La variabilidad en la calidad de las imágenes médicas.

Answer

La falta de datos para entrenar los algoritmos.

Answer

La baja resolución de las imágenes médicas modernas.

Question 34

¿Qué significa el término 'sobreajuste' en el contexto del entrenamiento de un modelo de visión artificial?

Accepted Answer

El modelo se ha ajustado demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien a nuevos datos.

Answer

El modelo está utilizando demasiados recursos computacionales.

Answer

El modelo no ha sido entrenado con suficientes datos.

Question 35

¿Cuál de las siguientes NO es una técnica de procesamiento de imágenes utilizada en visión artificial para la salud?

Accepted Answer

Compresión de archivos de audio.

Answer

Detección de bordes para resaltar estructuras anatómicas.

Answer

Segmentación de imágenes para identificar regiones de interés.

Answer

Aumento de contraste para mejorar la visualización de detalles.

Question 36

¿Qué es una red neuronal convolucional (CNN)?

Accepted Answer

Un tipo de red neuronal artificial diseñada para procesar datos estructurados en forma de grid, como imágenes.

Answer

Un tipo de algoritmo de aprendizaje no supervisado para la agrupación de datos.

Question 37

¿Qué se busca optimizar al ajustar los hiperparámetros de un modelo de aprendizaje automático?

Accepted Answer

El rendimiento del modelo en los datos de validación.

Answer

La complejidad del código del modelo.

Answer

La velocidad de entrenamiento del modelo.

Question 38

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el futuro de la visión artificial en salud es más precisa?

Accepted Answer

Se espera que la visión artificial juegue un papel cada vez más importante en la medicina personalizada y la detección temprana de enfermedades.

Answer

La visión artificial reemplazará por completo la necesidad de radiólogos y otros profesionales médicos en un futuro cercano.

Question 39

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de sesgo algorítmico en el contexto de la visión artificial en salud?

Accepted Answer

Un algoritmo entrenado con datos de pacientes principalmente caucásicos muestra un rendimiento inferior al analizar imágenes de pacientes de otras etnias.

Answer

Un algoritmo identifica correctamente un tumor en una imagen de resonancia magnética.