Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Mensajes etiquetados Inteligencia artificial

El sistema de gestión Galén aplica inteligencia artificial para mejorar el cuidado y tratamiento de pacientes oncológicos

El sistema de gestión Galén, actualmente en funcionamiento en varios centros hospitalarios de Málaga, es el primero en nuestro país que ha logrado aplicar modelos de inteligencia artificial para mejorar la eficacia del cuidado y tratamiento de pacientes oncológicos. Se presentó a los medios el pasado mes de abril en el I Simposio de Inteligencia Artificial en Oncología Médica. El equipo responsable de su desarrollo está formado por José Jerez, catedrático del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga; Emilio Alba, director de la Unidad de Gestión Intercentros de Oncología Médica y jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria de Málaga; y la doctora Nuria Ribelles, jefa de Sección del Servicio de Oncología Médica en el mismo hospital y quien ha ofrecido esta entrevista para Soziable.es algunos detalles sobre la historia y estado actual de Galén.

– ¿Cuándo y por qué se decidió la introducción de la inteligencia artificial en el servicio de oncología de su hospital? 

En nuestro servicio siempre hemos creído que había que registrar a todos los pacientes que íbamos atendiendo. Empezamos con ese registro a finales de los años 70. Era una base datos muy primitiva. Simplemente recogíamos el nombre, numero de historia, el tipo de cáncer que padecía y el tratamiento que iba aplicarse a cada paciente. Esta base de datos fue creciendo cada vez más, a la vez que evolucionando con diferentes formatos.

Seguir leyendo: https://www.soziable.es/entrevista-doctora-nuria-ribelles-inteligencia-artificial-oncologia

Fuente: Sociable.es

I Simposio de Inteligencia Artificial en Oncología Médica

La inteligencia artificial va avanzando a grandes pasos y cada vez ofrecen más mejoras tecnológicas que van ligadas con el beneficio del paciente. Son muchos los doctores que avalan la tecnología del futuro, como es el caso del jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria (Málaga), Emilio Alba, que durante el I Simposio de Inteligencia Artificial, organizado por la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), celebrado el jueves en Málaga, relató que la inteligencia artificial «servirá para ofrecer información más precisa» aunque ha matizado que «la persona será quien tome las decisiones«.

Seguir leyendo: https://www.consalud.es/industria/innovadora/inteligencia-artificial-cancer-decisiones_113552_102.html

Fuente: Con Salud

La clave para entender el cáncer está en sus historias y este algoritmo de la UMA ayuda a comprenderlas

MAPIC es la alianza de la UMA, hospitales y Pfizer que analiza el historial de más de 40.000 pacientes de cáncer con inteligencia artificial. Gracias al análisis del lenguaje, identifican patrones y claves.

La clave está en «capturar la forma que se tiene de contar las cosas», independientemente de si la letra del médico se entiende o no. Con el historial de más de 40.000 pacientes diagnosticados de cáncer en Málaga entre 1978 y 2020, la alianza MAPIC identifica mediante inteligencia artificial patrones en los informes para aliviar la carga de trabajo humano y mejorar los tratamientos oncológicos.

Así lo explica el catedrático de Ingeniería Informática José Jerez, que subraya lo fundamental de que el algoritmo interprete el lenguaje natural para «clasificar de forma automática la información relevante».

Seguir leyendo: https://www.elespanol.com/malaga/economia/tecnologia/20220327/clave-entender-cancer-historias-algoritmo-malagueno-comprenderlas/659934155_0.html

Fuente: El Español

José Hernández-Orallo, profesor de la Universitat Politècnica de València e investigador asociado del Leverhulme: el español al que llamó Microsoft para diseñar el futuro de la IA

El investigador valenciano José Hérnández-Orallo, experto en la evaluación de inteligencia, forma parte del gran polo tecnológico de la Universidad de Cambridge.

Empecemos con un acertijo. El padre de Ana tiene cinco hijas: A, B, C, D y ¿___? Quizá usted lo ha resuelto a la primera, pero quien escribe estas líneas no ha estado tan rápido. La respuesta es Ana. «Yo le hice este juego a [el modelo de lenguaje] GPT3 hace unos meses y dijo A,B,C,D y Ana. Lo hizo bien», cuenta José Hernández-Orallo, profesor de la Universitat Politècnica de València (UPV) y en el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN, por sus siglas en inglés).

«Un modelo de lenguaje es un modelo que simplemente, a partir de texto, te predice el texto que va a seguir», dice en referencia a uno de los proyectos en los que trabaja. «En el último año, GPT3 es de lo que más se ha hablado, es como el sistema estrella en estos momentos«, apunta el profesor. Pero lo importante, destaca, es que «por primera vez en la historia de la inteligencia artificial [en adelante IA] tenemos un sistema de propósito general; y eso es algo nuevo y radical. Ya no es un sistema que simplemente te permite clasificar imágenes o un sistema que te permite jugar al ajedrez. Es un sistema que, si eres capaz de ponerle bien una serie de palabras para decirle lo que quieres que te haga, es capaz de hacer muchas cosas».

Seguir leyendo: https://www.eleconomista.es/mercados-cotizaciones/noticias/11644112/03/22/El-espanol-al-que-llamo-Microsoft-para-disenar-el-futuro-de-la-IA.html

Fuente: El Economista

Investigadores de la Facultad de Ciencias y de la Escuela de Ingeniería Informática del Campus de Ourense Crean un método para predecir las concentraciones de polen en Ourense y evitar riesgos a los alérgicos

Un equipo multidisciplinar de la Facultad de Ciencias de la Universidade de Vigo y la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática del campus de Ourense acaba de desarrollar un proyecto de investigación que avanza en la detección automática de momentos de riesgo alérgico para la población. En él, desarrollaron un calendario de polen para la ciudad de Ourense y un modelo híbrido de inteligencia artificial para predecir las concentraciones de polen dentro de siete días.

La iniciativa, beneficiaria de la convocatoria de ayudas a grupos de investigación del Campus de Ourense Inou 2021, financiada por la Diputación Provincial de Ourense, ha sido liderada por María Fernández, investigadora del grupo BV1 de la Facultad de Ciencias, que cuenta con una dilatada trayectoria en técnicas de muestreo aerobiológico y predicción de polen en la atmósfera y técnicas de detección inmunológica; y por Rosalía Laza, investigadora del grupo SI4 de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, quien a su vez cuenta con una dilatada experiencia en el desarrollo de sistemas híbridos de inteligencia artificial para la predicción no supervisada de entornos cambiantes.

“El proyecto conjunto pretendía estimar el riesgo de alergia al polen, de forma que permitiera la administración de antihistamínicos antes de la exposición al polen, ya que se ha demostrado que es mucho más eficaz que una vez aparecen los primeros síntomas”, señalan. responsable de la iniciativa. En el trabajo realizado, señalan, “se propone un sistema híbrido de inteligencia artificial para la predicción de series temporales y así “facilitar la toma de decisiones” en este campo.

Datos sobre cinco tipos de polen desde 1993
Investigadores de la Facultad de Ciencias realizaron una evaluación de la carga alergénica en la atmósfera de la ciudad de Ourense en el proyecto, recopilando datos históricos de concentración de polen de 1993 y generando datos de concentración de 2021. Estos últimos datos se recopilaron mediante un sensor volumétrico ubicado en la terraza de la Facultad de Ciencias de Ourense. El trabajo se centró en los cinco tipos de pólenes considerados especialmente agresivos en la provincia: Alnus, Platanus, Betula, Poaceae y Urticaceae, aunque la tabla de polen también abarca otros tipos de pólenes.

En el calendario elaborado con los datos obtenidos, según el estudio, la principal estación de polen de Alnus para la ciudad de Ourense se extiende de media desde principios de enero hasta mediados de marzo, siendo el periodo con mayor concentración de polen desde mediados de enero. a mediados de febrero. La temporada de polen de Betula comienza a mediados de marzo y termina a fines de mayo, con el período de mayor concentración desde fines de marzo hasta principios de mayo. La temporada de polinización de Platanus comienza a principios de marzo y se extiende hasta mediados de mayo, siendo la polinización más intensa entre mediados de marzo y principios de abril. Por su parte, la temporada de polen de Poaceae es una de las más largas, abarcando desde la segunda quincena de febrero hasta los últimos días de septiembre, registrándose las mayores concentraciones desde principios de junio hasta principios de agosto. Finalmente, Urticaeae fue el tipo de polen que mostró una temporada de polen más larga, comenzando durante los últimos días de enero y extendiéndose hasta finales de septiembre, registrándose concentraciones esporádicas en los meses de octubre a diciembre. El período en el que se ha alcanzado una mayor concentración de polen de Urticaeae abarca desde los últimos días de mayo hasta los primeros días de agosto.

Los datos recogidos específicamente para 2021 muestran que para el tipo de polen Alnus se registraron un total de 798 granos de polen en la atmósfera de Ourense, con el pico máximo el 28 de enero con 191 granos/m3. El polen de Betula se registró en la atmósfera de estudio entre principios de marzo y principios de mayo, con concentraciones encontradas en los siguientes meses residuales. El registro total de Betula fue de 404 granos de polen, alcanzando la máxima concentración el 6 de abril con 45 granos de polen/m3. Platanus mostró una temporada de polen más corta, registrando granos de polen en la atmósfera de la ciudad de Ourense desde mediados de marzo hasta principios de abril. La concentración total registrada de Platanus fue de 2695 granos de polen, con un pico el 23 de marzo con 510 granos de polen/m3. Se detectó polen de Poaceae en la atmósfera de estudio desde mediados de febrero hasta la segunda década de septiembre, alcanzando un total de 3447 granos de polen durante el periodo de estudio. Su máxima concentración se detectó el 1 de julio con 218 granos de polen/m3. Finalmente, el polen de Urticaceae estuvo presente durante la mayoría de los días de muestreo, alcanzando una concentración total de 1583 granos durante el período de estudio. Su máxima concentración se obtuvo el 15 de julio con un total de 58 granos de polen/m3.

Un modelo híbrido de inteligencia artificial
Con estos datos proporcionados por el equipo de la Facultad de Ciencias y utilizando un algoritmo de clasificación mejorado, el grupo dirigido por Rosalía Laza diseñó un modelo híbrido de inteligencia artificial que consigue «una muy buena clasificación» y permite predecir a siete días si la cantidad de polen en un día determinado será baja, media o alta. El modelo demostró «que permite clasificar correctamente los datos recogidos para el tipo de polen Alnus» por lo que «será aplicado a los demás tipos de polen con las modificaciones necesarias para obtener una clasificación correcta para ellos». El modelo de inteligencia artificial desarrollado por el grupo SI4 será utilizado por el grupo BV1.

Fuente: Diario da Universidade de Vigo

Un alumno de Ingeniería Informática de la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel usa la inteligencia artificial para predecir el tiempo

La inteligencia artificial cada vez tiene más aplicaciones y los ingenieros que se forman en la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel (EUPT) se preparan para los nuevos retos que ofrece esta tecnología. Es el caso del estudiante de Ingeniería Informática Javier Lasala, que dedicó su trabajo fin de grado (TFG) al desarrollo de redes neuronales capaces de realizar la predicción de la temperatura de un territorio.

El proyecto, que fue dirigido por la profesora Piedad Garrido, utilizó los datos históricos de la Agencia Estatal de Meteorología desde 1968 hasta marzo de 2021. Lasala trabajó con más de 210.000 datos.

Su investigación se centraba en Zaragoza porque en el momento de su realización estaba trabajando en una empresa ubicada allí y el estudio estaba vinculado a esta zona. Pero para ser más precisos en la estimación de la temperatura se utilizaron datos de su entorno porque también influyen zonas como Logroño, Huesca y Valencia.

Seguir leyendo: https://www.diariodeteruel.es/teruel/un-alumno-de-la-eupt-usa-la-inteligencia-artificial-para-predecir-el-tiempo

Fuente: Diario de Teruel

Nerea Luis, doctora en IA, habla en El Periódico sobre los riesgos y oportunidades de los sistemas algorítmicos

Contar las horas para salir de clase es algo habitual en todos los niños. Sin embargo, para Nerea Luis Mingueza (Madrid, 1991) la diversión fuera del aula era un mundo de aprendizaje fuera de lo común. “Mi hobby se convirtió en conectarme a Internet para aprender cosas”, explica. De pequeña, se quedó fascinada con el ordenador que su tío tenía en casa, que le permitía satisfacer su curiosidad “obsesiva” por la cultura manga. Sus profesores detectaron su interés y la encaminaron hacia la carrera de ingeniería informática.

Con tan solo 30 años, Luis se ha convertido ya en un referente nacional en el campo tecnológico. Doctora en Ciencias de la Computación especializada en Inteligencia Artificial (IA), esta risueña joven de pelo azul —como Sailor Mercury, su personaje favorito de la serie ‘Sailor Moon’— ha sido condecorada por la Casa Real con la Orden del Mérito Civil, premiada con el galardón Google Anita Borg y seleccionada dentro del Top 100 mujeres líderes en España. Actualmente trabaja como consultora en la firma Sngular y desde 2013 es cofundadora de T3chFest, evento tecnológico anual que se celebra en su universidad, la Carlos III de Madrid.

Seguir leyendo: https://www.elperiodico.com/es/tecnologia/20211122/nerea-luis-maquinas-sustituiran-colaboraran-12886741

Fuente: El Periódico

Investigadores del Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la UPV trabajan en la mejora del diagnóstico de cáncer infantil y enfermedades cardiovasculares

Los avances de las últimas décadas en las tecnologías de secuenciación permiten conocer genomas individuales con tiempos y costes cada vez más reducidos. Hace 20 años se necesitaron esfuerzos titánicos de la comunidad científica para secuenciar el primer genoma humano. Hoy en día, se secuencian miles de genomas diariamente y esta es la base de medicina personalizada, que ayudará a diseñar el mejor tratamiento para cada uno interpretando correctamente la información que nos caracteriza como individuos únicos: nuestro genoma.

Descifrar ese lenguaje de la vida e integrar esta información junto con los datos clínicos de los pacientes es el siguiente paso para que la medicina de precisión sea una realidad en la práctica clínica. Y en ello trabaja un equipo liderado por el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València.

Desde sus laboratorios, coordinan el desarrollo de una nueva herramienta que combina Inteligencia Artificial Explicable, Modelado Conceptual y Machine Learning para interpretar datos genómicos de pacientes y facilitar la prevención, diagnóstico y tratamiento de diferentes patologías.

Lo hace en el marco del proyecto OGMIOS, financiado por la Agencia Valenciana de la Innovación, y en el que también participan el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe (IIS La Fe), el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, el Instituto de Investigación Sanitaria y Biomédica de Alicante (ISABIAL) y la empresa Bionos Biotech, integrando las tres dimensiones (clínica, científica e industrial) necesarias para abordar con éxito el desafío científico asociado al proyecto.

Cáncer infantil y enfermedades cardiovasculares

El proyecto en este caso se centra en el estudio de la predisposición genética al cáncer pediátrico y a las enfermedades cardiovasculares, en concreto cardiopatías familiares con riesgo de muerte súbita. Así, la plataforma OGMIOS permitirá integrar y analizar los datos clínicos y de secuenciación obtenidos a partir de distintos grupos de pacientes afectados por alguno de los fenotipos del cáncer infantil y cardiopatía familiar.

“La predisposición genética individual al cáncer, especialmente en la infancia, juega un papel importante, ya que hasta un 10% de los cánceres que se presentan en la infancia pueden tener este origen. Su conocimiento puede llevar a un screening y un diagnóstico precoz que permita un tratamiento en fases todavía tempranas y localizadas. Y OGMIOS contribuirá a conocer dicha predisposición genética”, destaca Óscar Pastor, investigador del Instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València y coordinador del proyecto.

En cuanto a las cardiopatías familiares, OGMIOS ayudará a la caracterización genética de los pacientes y sus familiares para ofrecerles un tratamiento y seguimiento basado en la medicina personalizada que permitirá mejorar su calidad de vida y reducir los casos de muerte súbita.

“El proyecto se centra en estas dos patologías, pero generará un conocimiento y una infraestructura básica de Inteligencia Artificial que se podrá adaptar para la prevención, diagnóstico y tratamiento de otras enfermedades metabólicas, neurológicas, psiquiátricas, etc.”, destaca Óscar Pastor.

El proyecto OGMIOS comenzó el pasado mes de abril y se extenderá hasta diciembre de 2023.

Fuente: Noticias UPV

Seminario sobre los retos éticos de la Inteligencia Artificial de las smarts cities, en la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Valladolid

El Salón de Grados de la Escuela de Ingeniería Informática (EII) acogió el  pasado jueves 21 de octubre la celebración del seminario “Una visión al futuro de las Smart Cities”, organizado en el marco del proyecto SCALE, que lidera la Universidad de Valladolid y en el que participan empresas y universidades de Alemania, Austria y España.

El rector de la UVa, Antonio Largo, inauguró junto al director de la EII, Manuel Barrio este evento en el que intervinieron Ricardo Baeza-Yates, investigador y profesor del Instituto de IA Experiencial en el campus de Silicon Valley de la NortheasternUniversity, que habló de “Los retos éticos de la Inteligencia Artificial en las Smart Cities”. Y María Cantalapiedra y Cristina Crespo arquitectas y coordinadoras del proyecto NIVALIS en Urb-Atelier, que presentaron NIVALIS, la primera ciudad solar de España.

Un seminario en el que se ha querido mostrar cómo pueden ser las Ciudades Inteligentes en un futuro próximo, tanto desde un punto de vista del diseño urbanístico y arquitectónico en el que se tenga en cuenta la sostenibilidad y la eficiencia, así como las consideraciones éticas sobre el diseño de los sistemas de inteligencia artificial que las integran.

El proyecto SCALE tiene como objetivo el desarrollo de recursos de formación online en el área de las Ciudades Inteligentes, así como de un programa internacional de prácticas para aumentar la proyección laboral de los estudiantes gracias a la adquisición de las competencias necesarias en la materia. De esta forma, las empresas que contraten en el futuro a estos estudiantes serán más competitivas, ya que cubrirán las próximas vacantes con personal cualificado con competencias transversales clave en el área de las Ciudades Inteligentes.

Ponentes

  • María Cantalapiedra y Cristina Crespo son arquitectas y coordinadoras del proyecto NIVALIS en Urb-Atelier. NIVALIS, será en breve la primera ciudad solar de España, estando enmarcada en un desarrollo urbanístico ecológicamente sostenible e inteligente y cuyo plan maestro lo ha desarrollado Rogers StirkHarbour&Partners.
  • El profesor Ricardo Baeza-Yates es investigador y profesor del Instituto de Inteligencia Artificial Experiencial en el campus de Silicon Valley de la NortheasternUniversity. Es también miembro del DATA Lab del KhouryCollege of ComputerSciences.  En el ámbito empresarial, se puede citar, entre otros, que fue Vicepresidente de Investigación de YahooLabs, primero en Barcelona y luego en Sunnyvale, California y estuvo estuvo a cargo de YahooLabs Londres.  En el ámbito universitario, fue director del Centro de Investigación de la Web en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Chile; y catedrático ICREA y fundador del Grupo de Ciencia de la Web y Computación Social (previamente Grupo de Investigación de la Web) en el Dept. de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UniversitatPompeuFabra en Barcelona, España. Actualmente mantiene vínculos con ambas universidades como profesor jornada parcial. Además, es profesor adjunto del departamento de ciencia de la computación de la Universidad de Waterloo en Canadá. Asimismo, es Fellow de la ACM y de la IEEE.

Fuente: Comunicación UVA

La Junta ultima un mapa de capacidades de inteligencia artificial en Andalucía

La Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades está ultimando un mapa de capacidades de inteligencia artificial (IA) en Andalucía con el fin de que «pueda servir de punto de partida para la formulación de políticas públicas de fomento de esta tecnología».

Así lo ha destacado la viceconsejera de este departamento, Lorena García de Izarra, durante el encuentro empresarial ‘La Inteligencia Artificial y la Empresa’, organizado por la Confederación de Empresarios de Andalucía (CEA).

Seguir leyendo: https://elcorreoweb.es/economia/la-junta-ultima-un-mapa-de-capacidades-de-inteligencia-artificial-en-andalucia-KI7479158

Fuente: El Correo Web

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