Categoría: Inteligencia Artificial

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La tabla periódica de los Elementos

La tabla periódica de los Elementos, pero usando Inteligencia Artificial  Objetivo : Obtener una clasificación atómica de los elementos químicos ( tabla periódica de los elementos)  PERO basada en técnicas de agrupamiento utilizando algoritmos de aprendizaje no supervisados. Diseño : Así como la muestra de átomos utilizada en los experimentos se define usando un conjunto…
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Medicina Basada en la Evidencia o Inteligencia Artificial

  Medicina Basada en la Evidencia o Inteligencia Artificial Primeamente, desde los años 90, ya Sackett y Guyatt decían que la Medicina basada en la Evidencia trataba de: obtener y aplicar la mejor evidencia científica en el ejercicio de la práctica médica cotidiana. Porque l a medicina giró alrededor de este concepto durante tres decadas…
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Hacia un Expediente Digital Único en Salud con Inteligencia

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)

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 y sus métricas

Sobre la matriz de confusión y sus métricas y si medimos la efectividad de nuestro modelo por la cantidad de aciertos que tuvo, sólo teniendo en cuenta a la clase mayoritaria podemos estar teniendo una falsa sensación de que el modelo funciona bien. Para poder entender esto un poco mejor, utilizaremos la llamada «Confusión matrix»…
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Paro cardiaco e Inteligencia Artificial (deep learning)

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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Inteligencia Artificial y salud… un caso práctico–

Inteligencia Artificial y salud 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.   En Medicina se utiliza la estadística tradicional con mucha frecuencia.  Se Utilizan  porcentajes, tasas, proporciones,…
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El reto del BIG DATA en Salud

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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Tecnología y Conveniencia

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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Arbol de decisiones

Algoritmo -Boosted Decision Tree- Sumario El experimento utiliza los datos de Juan Ignacio Bagnato sobre como predecir si una nueva canción podria llegar al top del Billboard.   Descripción He tomado del sitio aprendemachinelearning.com de Juan Ignacio Bagnato, el experimento para la Predicción del “Billboard 100”: ¿Qué artista llegará al número uno del ranking? y…
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