La I Jornada sobre 'Aplicación de la inteligencia artificial al estudio genético de la obesidad y del riesgo cardiometabólico' de la Universidad Camilo José Cela reunió a ponentes como:
- Dr. Antonio López Farré, coordinador de la Red GenObIA-CM, y profesor titular del Departamento de Medicina de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid.
- Dr. José Ignacio Hidalgo Pérez, catedrático de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la Universidad Complutense de Madrid.
- Dr. José Sabán Ruiz, profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad de Alcalá de Henares, y responsable de la Unidad de Endotelio y Medicina Cardiometabólica del Hospital Ramón y Cajal.
- Dr. Joaquín Figueroa Alchapar, profesor del Departamento de Nutrición Humana y Dietética de la Universidad Europea de Madrid, y experto en Endocrinología y Nutrición Aplicada al Rendimiento Humano.
La inteligencia artificial: intentar hacer todo lo que los humanos no podemos, intentar hacer cómputos a maxima velocidad. Un sistema de inteligencia artificial es un sistema informático entrenado para percibir su entorno, tomar decisiones y actuar.
La inteligencia artificial: intentar hacer todo lo que los humanos no podemos, intentar hacer cómputos a maxima velocidad. Un sistema de inteligencia artificial es un sistema informático entrenado para percibir su entorno, tomar decisiones y actuar.
¿Por qué el boom de la inteligencia artificial? Porque somos
capaces de procesar muchos datos que hace 20 años no se podía.
OBJETIVO DEL ESTUDIO: Proporcionar una herramienta que permita a los
pacientes mejorar el control cardiovascular.
Puedes verlo en este vídeo de las jornadas: https://www.youtube.com/watch?v=Lj4a1AH6QqQ&feature=youtu.be
NUEVAS APROXIMACIONES:
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Incorporar información de dispositivos
inteligentes (teléfonos, pulseras)
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Ampliar el horizonte de predicción fiable
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Mejorar la calidad de las predicciones
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Proporcionar modelos personalizados (basados en
computación evolutiva, diversificación de datos (data augmentation), selección
de patrones y redes neuronales
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También poder utilizar modelos de otros
pacientes o modelos más generales (Deep learning)
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