Proyectos por año
Perfil de la organización
Perfil de la organización
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 se 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:
Principalmente, pero no limitado a:
- Análisis de fenómenos fisiológicos a través del uso de procesamiento de bioseñales.
- Análisis de movimiento a partir de modelos de pose.
- Bioinformática e Inteligencia Artificial (en conjunto con SyNERGIA).
- Ciencia de Datos en Salud.
- Sistemas de Apoyo al Diagnóstico.
- Aprendizaje Automático y Profundo.
- Procesamiento de Lenguaje Natural.
Objetivos:
- 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.
- Establecer soluciones en el área de la medicina y las ciencias de la salud a través de diferentes paradigmas de la inteligencia artificial.
- Generar nuevas alternativas para la creación de modelos de inteligencia artificial basados en sistemas bioinspirados.
- Establecer espacios de encuentro de diferentes disciplinas para trabajo conjunto interdisciplinario en solución a problemas del área de la salud.
Perfil de la organización
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 se 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:
Principalmente, pero no limitado a:
- Análisis de fenómenos fisiológicos a través del uso de procesamiento de bioseñales.
- Análisis de movimiento a partir de modelos de pose.
- Bioinformática e Inteligencia Artificial (en conjunto con SyNERGIA).
- Ciencia de Datos en Salud.
- Sistemas de Apoyo al Diagnóstico.
- Aprendizaje Automático y Profundo.
- Procesamiento de Lenguaje Natural.
Objetivos:
- 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.
- Establecer soluciones en el área de la medicina y las ciencias de la salud a través de diferentes paradigmas de la inteligencia artificial.
- Generar nuevas alternativas para la creación de modelos de inteligencia artificial basados en sistemas bioinspirados.
- Establecer espacios de encuentro de diferentes disciplinas para trabajo conjunto interdisciplinario en solución a problemas del área de la salud.
Huella digital
Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
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
Producción científica
-
Molecular Compounds Proposal for Drug-Resistant Tuberculosis in the Drug Discovery Process
Campos, M. R., Rodriguez, D. C. & Orjuela-Canon, A. D., 2023, 2023 IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence (ColCACI). Orjuela-Canon, A. D. (ed.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 1-5 5 p. (2023 IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence, ColCACI 2023 - Proceedings).Título traducido de la contribución :Propuesta de compuestos moleculares para la tuberculosis farmacorresistente en el proceso de descubrimiento de fármacos Producción científica: Capítulo en Libro/Reporte › Contribución a la conferencia
-
Natural Language Processing Approach for Learning Process Analysis in a Bioinformatics Course
Romero-Gomez, A. F. & Orjuela-Canon, A. D., 2022, 2022 IEEE ANDESCON: Technology and Innovation for Andean Industry, ANDESCON 2022. Lozada, M. C. & Mendoza, P. S. (eds.). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., (2022 IEEE ANDESCON: Technology and Innovation for Andean Industry, ANDESCON 2022).Producción científica: Capítulo en Libro/Reporte › Contribución a la conferencia
-
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).Producción científica: Capítulo en Libro/Reporte › Capítulo (revisado por pares) › revisión exhaustiva
10 Citas (Scopus)