De la nada a las tendencias actuales de la inteligencia artificial (IA) en salud
Este curso proporciona a los participantes una base sólida en conceptos de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicados al ámbito sanitario. A través de un enfoque interdisciplinario, los participantes aprenderán sobre modelos bioinspirados, procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos e imágenes médicas, y consideraciones éticas y legales en el uso de la IA en salud. El curso combina teoría y práctica, incluyendo talleres, proyectos y debates para desarrollar habilidades relevantes y fomentar el pensamiento crítico y la conciencia ética en la aplicación de la IA en el campo de la salud.
Organizan
Dirigido a
El capítulo profesional de inteligencia computacional del IEEE – IEEE CIS Colombia
El capítulo profesional de la ingeniería en medicina y biología
IEEE EMBS Colombia
Personas que estén interesadas en las siguientes áreas de conocimiento:
- Fundamentos de la inteligencia artificial
- Modelos bioinspirados en IA
- Conceptualización y consolidación de datos en salud
- Aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y semi-supervisado)
- Aprendizaje profundo y redes neuronales
- Análisis de imágenes médicas
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP) en salud
- Tendencias actuales en IA aplicada a la salud
- Consideraciones éticas en la aplicación de la IA en salud
- Aspectos legales y responsabilidad en el uso de la IA en el ámbito sanitario
Objetivos
Establecer una base de conocimiento sobre la inteligencia artificial y sus posibles aplicaciones en el campo de la salud
- Facilitar la comprensión de los conceptos fundamentales y modelos bioinspirados de la inteligencia artificial, así como los desafíos y estrategias para la consolidación de datos en el ámbito de la salud, a través de ejemplos y casos de estudio relevantes.
- Proporcionar a los participantes una visión general de los diferentes enfoques de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y semi-supervisado) y cómo se pueden aplicar en la resolución de problemas y la interpretación de datos en el campo de la salud.
- Exponer a los estudiantes a las aplicaciones de aprendizaje profundo en salud, incluyendo el análisis de imágenes médicas y la generación de datos, así como las tendencias actuales en inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y las consideraciones éticas y legales relacionadas con el uso de la IA en el ámbito sanitario.
Metodología
Combina teoría y práctica para enseñar a los estudiantes conceptos clave de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y sus aplicaciones en el campo de la salud. El curso incluye actividades como lecturas, discusiones, estudios de casos, talleres prácticos, debates sobre ética y aspectos legales, y evaluaciones periódicas para medir el progreso de los estudiantes y ajustar el contenido según sea necesario.
Beneficios
- Este curso proporciona a los estudiantes una sólida base teórica en inteligencia artificial y sus aplicaciones en salud, permitiéndoles comprender conceptos fundamentales y explorar diversos enfoques y técnicas utilizadas en el campo.
- Al abordar temas como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento de lenguaje natural y las consideraciones éticas y legales, el curso proporciona una visión integral y actualizada de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Esto permite a los estudiantes comprender y aplicar conceptos de diferentes disciplinas y estar al tanto de las últimas tendencias en la IA en salud.
- A través de la discusión sobre ética y aspectos legales en IA y salud, el curso promueve una mayor conciencia de las implicaciones éticas y sociales de la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Los estudiantes aprenderán a considerar la privacidad de los datos, la equidad en la atención médica y la responsabilidad en la toma de decisiones al desarrollar y utilizar soluciones basadas en IA.
Conferencistas
Horario
Horario: De 09:00am a 12:00pm
Modalidad: Mixta
Intensidad: 24 horas
Tipo de Oferta: Workshop
Idioma: Español
Organiza: Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
Valor de Inversión: $750.000 COP - $163 USD
Descuentos:
10% Pronto Pago antes del 18 de mayo
10% Comunidad Rosarista
10% Comunidad Internacional
Comité organizador
Fabián Sánchez
Alvaro David Orjuela Cañón
Ingeniero electrónico de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas con maestría y doctorado en el área de inteligencia computacional en salud de la Universidad Federal de Rio de Janeiro en Brasil. Posee también especialización en matemática aplicada de la Universidad Sergio Arboleda. Es profesor universitario hace más de 12 años, con experiencia en proyectos de investigación basados en el uso de inteligencia artificial en salud. Es reconocido como investigador senior de Minciencias y Senior Member del IEEE, donde también es presidente del capítulo profesional de IEEE EMBS Colombia y de IEEE Sección Colombia..
01/06/2023 - 02/06/2023
Fabián Sánchez Salazar / Alvaro David Orjuela Cañón
Modalidad: Mixto
Temario:
1. Introducción a modelos bioinspirados
2. Conceptualización de datos en salud
3. Retos y estrategias para consolidación de datos en salud
– Ejemplos de uso de la IA en salud