Deep Learning como apoyo al Diagnóstico Médico
Dra. Dora Luz Flores
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Texto completo de la Conferencia
Resumen
Las técnicas computacionales han demostrado tener la capacidad de mejorar el análisis de datos de los pacientes con posible presencia de enfermedades y predecir un diagnóstico con base en los resultados obtenidos por las pruebas de laboratorio. Particularmente las técnicas de inteligencia artificial tales como aprendizaje profundo o Deep Learning. Existen trabajos de investigación que construyen redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos, entre otros; para crear modelos de clasificación capaces de diferenciar a los individuos sanos de los pacientes enfermos, también para predecir posibles enfermedades tomando en cuenta características que antes pudieron no haberse tomado en cuenta. Todo lo anterior tiene la finalidad de ser un apoyo a los expertos de la salud para mejorar los diagnósticos médicos de manera temprana.
La Dra. Dora Luz es Profesora de la Universidad Autónoma de Baja California UABC, Doctora en Ciencias por la misma institución, y con estancia posdoctoral en la Universidad de California en Irvine. Sus áreas de interés son: los sistemas biológicos para crear modelos computacionales de predicción y clasificación, aplicados en el diseño de nuevos nanomateriales luminiscentes, y el diagnóstico de tuberculosis pulmonar con redes neuronales. Su principal aportación científica: Trabajo multi e interdisciplinario que permite la colaboración de expertos de diferentes áreas en el modelado de sistemas y procesos complejos a través de métodos computacionales de frontera.
