Proyectos por año
Perfil de la organización
Perfil de la organización
OBJETIVOS:
1) Fomentar el estudio de las técnicas existentes en la inteligencia artificial con el propósito de aplicarlas en la solución de problemas en el área de la salud principalmente"
2) Establecer soluciones en el área de la medicina y las ciencias de la salud a través de paradigmas de la inteligencia artificial.
3) Generar nuevas alternativas para la creación de modelos de inteligencia artificial basados en sistemas bioinspirados."
DESCRIPCIÓN:
El semillero de inteligencia artificial en salud busca generar espacios de discusión, donde a partir de las problemáticas que se pueden encontrar en las áreas de medicina y ciencias de la salud, y las posibles soluciones que salgan desde el área de la ingeniería puedan fusionarse para encontrar salidas viables. Al mismo tiempo, a través del semillero busca fundamentar a estudiantes y profesionales en el área de la inteligencia artificial que cada día es más empleada en diferentes campos, considerándose transversal para muchas ciencias.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN:
- Biomedical Data Science
- Diagnosis Support Systems
- Machine and Deep Learning
- Natural Language Processing
ACTIVIDADES PROPUESTAS:
- Seminarios sobre temas actuales de la inteligencia artificial - todas las semanas
- Realización de monografía - durante el periodo académico
- Preparación de artículos para congreso - durante el periodo académico
- Presentación de trabajos de los estudiantes - durante el periodo académico
Perfil de la organización
OBJETIVOS:
1) Fomentar el estudio de las técnicas existentes en la inteligencia artificial con el propósito de aplicarlas en la solución de problemas en el área de la salud principalmente"
2) Establecer soluciones en el área de la medicina y las ciencias de la salud a través de paradigmas de la inteligencia artificial.
3) Generar nuevas alternativas para la creación de modelos de inteligencia artificial basados en sistemas bioinspirados."
DESCRIPCIÓN:
El semillero de inteligencia artificial en salud busca generar espacios de discusión, donde a partir de las problemáticas que se pueden encontrar en las áreas de medicina y ciencias de la salud, y las posibles soluciones que salgan desde el área de la ingeniería puedan fusionarse para encontrar salidas viables. Al mismo tiempo, a través del semillero busca fundamentar a estudiantes y profesionales en el área de la inteligencia artificial que cada día es más empleada en diferentes campos, considerándose transversal para muchas ciencias.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN:
- Biomedical Data Science
- Diagnosis Support Systems
- Machine and Deep Learning
- Natural Language Processing
ACTIVIDADES PROPUESTAS:
- Seminarios sobre temas actuales de la inteligencia artificial - todas las semanas
- Realización de monografía - durante el periodo académico
- Preparación de artículos para congreso - durante el periodo académico
- Presentación de trabajos de los estudiantes - durante el periodo académico
Huella digital
Red
Perfiles
Proyectos
- 1 Terminado
-
Ambiente y Salud
Barragan Gonzalez, A. M., Buitrago Medina, D. A., Londoño Tobón, L. F., Moya Ortiz, C. A., Rojas Reyes, C., Ospina Espinosa, M., Noriega Ramírez, S., Hernandez Duarte, I., De Brigard Cabal, S., Guerrero Leon, S. J., Orjuela Cañón, A. D. & Perdomo Charry, O. J.
5/4/20 → 11/30/21
Proyecto: Proyecto de Investigación/Creación
Resultados de investigaciones
-
Clustering Proposal Support for the COVID-19 Making Decision Process in a Data Demanding Scenario
Orjuela-Cañón, A. D. & Perdomo Charry, O. J., jun. 10 2021, IEEE Latin America Transactions, 19, 6, p. 1041 - 1049 8 p.Resultado de la investigación: Contribución a publicación especializada › Artículo
-
What You Need to Know About Artificial Intelligence: Technical Introduction
Perdomo Charry, O. J., Orjuela-Cañón, A. D., González-Osorio, F. A. & Toledo-Cortés, S., 2021, What You Need to Know About Artificial Intelligence: Technical Introduction. Springer, p. 13-25 13 p. 2. ( Current Practices in Ophthalmology).Resultado de la investigación: Capítulo en Libro/Reporte/Conferencia › Capítulo
7 Descargas (Pure) -
A Conditional Generative Adversarial Network-Based Method for Eye Fundus Image Quality Enhancement
Pérez, A. D., Perdomo, O., Rios, H., Rodríguez, F. & González, F. A., nov. 20 2020, Ophthalmic Medical Image Analysis - 7th International Workshop, OMIA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Proceedings. Fu, H., Garvin, M. K., MacGillivray, T., Xu, Y. & Zheng, Y. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, Vol. 12069. p. 185-194 10 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); vol. 12069 LNCS).Resultado de la investigación: Capítulo en Libro/Reporte/Conferencia › Capítulo (revisado por pares) › revisión exhaustiva
4 Citas (Scopus)