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2º Ciclo MEDICINA & IA. Día 2: IA en el campo de la Visión

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Ventas terminadas

Descripción del evento

Segundo ciclo dedicado a la aplicación de la Inteligencia artificial en el campo de la medicina, concretamente en el campo de la visión.

Acerca de este evento

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Los avances derivados del desarrollo de la inteligencia artificial en los últimos años son innumerables, pero los que han mejorado la calidad de vida, salud y bienestar de las personas son impresionantes, muchos de ellos aun desconocidos y son los nos han motivado a realizar este ciclo... ¡y a repetir! Tras la excelente acogida de la primera edicion, vuelve el Ciclo de Medicina&IA. Dos días durante los cuales podremos escuchar al mejor talento del país acercándonos el estado del arte en este área, sus avances en el campo de la vista y resolviendo también nuestras dudas.

¿Te apuntas al 2º Ciclo de Medicina & IA?

PROGRAMA

El ciclo estará dividido en dos días, en función de la temática, con 3 ponencias de 15/20 min por día y unos minutos al final de cada charla, para que puedas preguntar tus dudas al ponente. Descubre el programa completo y apúntate a ambos días para no perderte ninguna charla.

• Miércoles 24/02: IA y aplicaciones del estado del arte en Medicina (regístrate para asistir el miércoles en este link).

• Jueves 25/02: IA en el campo de la Visión (regístrate en esta página).

Programa del jueves 25: IA en el campo de la Visión

19h: Visión por computador para el análisis de imágenes biomédicas. Con Jónathan Heras (Doctor en Informática por la Universidad de La Rioja, y trabaja como profesor en el Departamento de Matemáticas y Computación de dicha universidad).
19.30h: Inteligencia Artificial y Teleoftalmología: el futuro es ahora. Con Diana Bravo García (Experta en telemedicina clínica, áreas oftalmológica y dermatológica).
20h.: Viendo a través de la IA. Aplicaciones en ceguera. Con Nahuel Agustín Carro (Técnico Aviónico – Estudiante de Licenciatura Informática).

Lee mas a continuación sobre cada charla y ponente o regístrate ya en este evento para no perdértelo.

Y no olvides registrarte para asistir el miércoles en este link.

1. Visión por computador para el análisis de imágenes biomédicas

Una gran parte de las imágenes que se obtienen en la investigación biomédica y en general en el ámbito sanitario, provienen de microscopios, estas imágenes representan algo muy pequeño pero contienen una gran cantidad de información sobre características morfológicas y estructurales de tejidos, células y moléculas, y su estudio es fundamental en el ámbito sanitario.

Sin embargo, el análisis de dichas imágenes se realiza de forma habitual de manera manual, por lo que dicho proceso es costoso, subjetivo, y sujeto a errores. Es por ello que se hace necesario el desarrollo de algoritmos y métodos computacionales que aborden este problema. Esta charla está dedicada a presentar el trabajo realizado por el Grupo de Informática de la Universidad de La Rioja en esta línea de investigación.

En nuestro grupo diseñamos y aplicamos distintas técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo para reducir la carga de trabajo de los expertos biomédicos. Dichas técnicas se implementan en herramientas de software libre que automatizan, o semi-automatizan, el análisis de imágenes. Entre nuestros desarrollos se encuentran SynapCountJ, una herramienta que mide la densidad sináptica y se ha usado para estudiar el efecto que producen enfermedades neuronales en el cerebro; SpheroidJ, un sistema que sirve de apoyo para comprender el comportamiento de tumores cerebrales; o, MotilityJ, que se emplea para analizar el comportamiento de diversas bacterias y su resistencia a los antibióticos.

Sobre Jónathan Heras

Jónathan Heras es Doctor en Informática por la Universidad de La Rioja, y trabaja como profesor en el Departamento de Matemáticas y Computación de dicha universidad.

En la actualidad es el profesor responsable de la asignatura de Inteligencia Artificial impartida en el Grado en Ingeniería Informática y Grado en Matemáticas, y de la asignatura Aprendizaje Profundo del Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Su investigación se centra en el desarrollo de técnicas y herramientas de visión por computador aplicables a biología y medicina.

2. Inteligencia Artificial y Teleoftalmología: el futuro es ahora

La oftalmología es una de las especialidades médicas con mayor impacto en la aplicación de la telemedicina, en gran parte debido a que sus diagnósticos se basan en un alto porcentaje en imágenes y actualmente está liderando la aplicación de la IA en salud.

En la charla se expondrá una actualización de las tendencias en teleoftalmología, cuáles son las posibilidades actuales, qué beneficios supone para el cribado de ceguera en grandes poblaciones y para el cuidado visual de los pacientes, además de analizar las innovaciones surgidas de la aplicación de la IA, repasando los casos de éxito de y su futuro en la práctica de la atención oftalmológica en España y en el mundo.

Sobre Diana Bravo García

Experta en telemedicina clínica, áreas oftalmológica y dermatológica.

Óptico-optometrista por la Universidad Complutense de Madrid y MBA in Digital Business por IEBS. Experiencia de 10 años en el sector eHealth y nuevas tecnologías aplicadas a la salud. Ha sido directora de las especialidades de teleoftalmología y teledermatología en Atrys Health.

Ha participado en proyectos nacionales e internacionales relacionados con el diagnóstico médico online, así como en el desarrollo de negocio e implantación de las líneas estratégicas de estas especialidades.

3. Viendo a través de la IA. Aplicaciones en ceguera

El proyecto se basa en un sistema que permite a las personas que padecen de ceguera poder reconocer textos, objetos y colores.

Mediante distintos patrones de vibración indicará los colores que está recibiendo el sensor mientras que un asístente sonoro brindará información de los colores y nombres de los objetos que se perciban y a su vez leerá los textos que pudiesen existir en el plano visualizado por el dispositivo.

Utilizamos para tales fines, una Raspberry Pi Zero W, la cual nos permite trabajar con la Inteligencia Artificial de Google (Google Vision API) mediante el lenguaje Python.

Google Vision API nos ofrece:

Detección de textos
Detección de objetos
Detección de colores predominantes en imagen (en RGB)

Las imágenes se toman a través de una Pi Camera la cual está diseñada para funcionar perfectamente en una Pi Zero W, que cuenta con el puerto de la pi camera, haciendo uso de Raspbian OS.

Sobre Nahuel Agustín Carro

Técnico Aviónico – Estudiante de Licenciatura Informática. Profesional independiente y desarrollador.

Me encuentro realizando un proyecto que permite a las personas con ceguera reconocer colores, mediante vibraciones y audio y textos y objetos que son reproducidos por audio.

Para más información dejo la página del proyecto: ojodevangogh.tech

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