Inteligencia Artificial en Salud
El proyecto del Expediente Digital Único en Salud EDUS de Costa Rica tiene ya muchos años de estar en marcha y recuerdo los primeros esfuerzos desde el año 2010. Recuerdo que en el año 2011 revise algunas entrevistas para el PROSIC, realizada a los funcionarios de la Dirección de Tecnologías de la Caja Costarricense de…
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Clases desbalanceadas en modelos de Machine Learning (Imbalanced data) Cuando utilizamos modelos de machine Learning para fines de clasificación, corremos el riesgo de encontrarnos con clases desbalanceadas (imbalanced data) . Por ejemplo cuando tenemos que etiquetar «spam» o «no spam» ó entre múltiples categorías (Medicamento 1, 2 o 3) es frecuente encontrar que en nuestro…
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La matriz de confusión En el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, una matriz de confusión es una herramienta fundamental para evaluar el desempeño de un modelo de clasificación supervisada.Su principal objetivo es mostrar, de forma clara y estructurada, cómo se comporta un algoritmo al comparar las predicciones realizadas contra los valores…
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La inteligencia artificial a través de sus algoritmos de aprendizaje automático todavía tienen mucho que «aprender». Recientemente se ha visto que el aprendizaje todavía necesita mejorar y que esa falta de capacidades nos puede pasar una factura muy alta . Cualquier conductor que vea una señal de ALTO a la que algún gracioso le ha…
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El paro cardiaco El paro cardiaco intrahospitalario es un problema de importante gravedad en la salud pública, con implicaciones en la seguridad del paciente. Los sistemas tradicionales de búsqueda y disparo se utilizan para predecir la parada cardiaca de forma precoz, tienen baja sensibilidad y altas tasas de falsas alarmas. Este estudio propone un sistema de…
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Con el propósito de entender mejor los temas relativos a algoritmos de decisión ID3 y de La Inteligencia artificial , he preparado este documento que hace un repaso global y situa al lector en contexto: Inteligencia Artificial y salud. caso práctico. En la era actual de la información, la evolución del análisis de datos ha…
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En este documento presentamos algunos aspectos metodológicos y aplicaciones prácticas del BIG DATA en Salud. ASPECTOS METODOLOGICOS En Big Data existen tres tipos principales de análisis: 1) los modelos predictivos que estiman las probabilidades de un determinado suceso en el futuro; 2) los modelos descriptivos que describen las relaciones entre individuos y conforman grupos; y…
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El mundo ha puesto una marcha más de aceleración. Ya no vamos a velocidad crucero, sino que vamos a velocidad exponencial. Esto nos pone en perspectiva de lo que implica el reto del BIG DATA en las Organizaciones, principalmente en las que tienen que ver con el sector de salud. ¿Que están haciendo las Organizaciones…
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tecnologia y conveniencia Hablando de la tecnología y conveniencia imaginate que, acabas de abordar un vuelo internacional y, de repente.. “En lugar de escanear tu tarjeta de embarque, o entregar tu pasaporte, solo debes mirar la cámara que esta en el puente del avión». ¿El reconocimiento facial reemplazó las tarjetas de embarque, sin que yo…
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Malware e imágenes Médicas * El malware para hospitales puede hacer creer a los médicos que pacientes sanos tienen cáncer (y viceversa) Sobre Malware e imágenes médicas, cuando una maquinaria o instrumentos profesionales son controlados por software, sea cual sea el sector. Siempre existe riesgo de que un malware (amenza informatica) lo infecte. Y es…
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