Nuestra columna semanal

Cada semana tendremos una columna escrita por uno de nuestros miembros

Las columnas anteriores se encuentran alojadas en nuestro enlace de archivo para su lectura. ¡Bienvenidos!

Análisis Exploratorio de Datos (EDA) – Parte 1

Luis Eduardo Pino V, Andrés Eduardo Rico Carrillo Antes de entrenar cualquiera de los múltiples modelos de machine learning existe un proceso fundamental, este es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA). EDA es un proceso que permite entender la arquitectura de los sets de datos, evaluar sus características con el fin de hacer predicciones ySigue leyendo «Análisis Exploratorio de Datos (EDA) – Parte 1»

¿Cómo elegir entre validación de hipótesis o machine learning? – Parte 3

Andres Eduardo Rico Carrillo – Luis Eduardo Pino Villarreal Miembros Comite Ejecutivo AIpocrates Lo más importante es entender la naturaleza del problema a resolver, no todo en salud aplica para validarlo convencionalmente pero tampoco todo requiere modelos de machine learning, una guía es nuestro artículo sobre “Inteligencia Artificial A la Carte”. Ahora bien, se proponeSigue leyendo «¿Cómo elegir entre validación de hipótesis o machine learning? – Parte 3»

Los datos y las decisiones binarias en salud – Parte 2

Luis Eduardo Pino Villarreal y Andrés Eduardo Rico Carrillo Miembros Comite Ejecutivo En la columna de la semana pasada: “En Busca de la mejor herramienta para hacer el análisis de datos” mencionábamos los principios sobre los cuales se basaba el análisis de las decisiones binarias en salud bajo las dos visiones: Validación de hipótesis oSigue leyendo «Los datos y las decisiones binarias en salud – Parte 2»

¿Datos y seguridad para todos? Una mirada hacia los datos federados

Dra. Alexandra Jiménez. En esta época donde los datos se están generando en gran volumen y a gran velocidad a través de múltiples dispositivos en una persona, los computadores de muchas personas e instituciones al mismo tiempo, es denominado por muchos como una mina de oro. El campo de la salud no es la excepción,Sigue leyendo «¿Datos y seguridad para todos? Una mirada hacia los datos federados»

En Busca de la mejor herramienta para hacer el análisis de datos.

Por: Andres Rico. AIPOCRATES. En esta entrega, empezaremos una serie de escritos en donde mencionaremos conceptos básicos como el valor de alfa, error tipo I y el valor de beta, error tipo II, aprendizaje de máquina, aprendizaje profundo o Deep Learning, Machine Learning supervisado, Data Set de entrenamiento, validación y prueba. El objetivo es compararSigue leyendo «En Busca de la mejor herramienta para hacer el análisis de datos.»

Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs) Parte 3

Continuando con nuestro abordaje de las propuestas de salud de las dupletas presidenciales mediante IA, haremos el análisis por NLP del programa del tercero favorito en las encuestas sobre intención de voto, el programa de Sergio Fajardo y Luis Gilberto Murillo.   El proyecto de salud fue extraído de la página web https://sergiofajardo.co/propuestas-2022/salud/ y traducidoSigue leyendo «Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs) Parte 3»

Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs) Parte 2

Continuando con nuestro abordaje de las propuestas de salud de las dupletas presidenciales mediante IA, haremos el análisis por NLP del programa del segundo favorito en las encuestas sobre intención de voto, el programa de Federico Gutierrez y Rodrigo Lara Sánchez. El proyecto de salud fue extraído de la página web https://federicogutierrez.com/vision-de-pais/ y traducido alSigue leyendo «Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs) Parte 2»

Cómo hacer Fitness en Machine Learning

En aprendizaje de máquina (sigla en inglés ML), siempre buscamos que los modelos sean éticamente diseñados, operativamente funcionales, productivos y eficientes. Sabemos que la base para este logro es el entrenamiento de modelos computacionales que permiten la generalización de conjuntos de datos alrededor de un concepto o de una variedad de criterios. La eficiencia delSigue leyendo «Cómo hacer Fitness en Machine Learning»

Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs)

La inteligencia artificial (IA) se divide esencialmente en el aprendizaje de máquina o machine learning (ML) y en el aprendizaje profundo o deep learning (DL); ya hemos escrito bastante sobre el tema aquì en http://www.consultorsalud y en http://www.aipocrates.org. Uno de los desarrollos más importantes del DL son los algoritmos de visión de máquina, los cualesSigue leyendo «Propuestas de Salud analizadas con Inteligencia Artificial (NLPs)»

Pre-procesamiento de información para modelos de inteligencia híbrida (humana/computacional)

La ciencia de los datos, la información para la optimización de modelos de Machine Learning Quiero comenzar esta columna, con el siguiente párrafo: “We are drowning in information, while starving for wisdom. The world henceforth will be run by synthesizers, people able to put together the right information at the right time, think critically aboutSigue leyendo «Pre-procesamiento de información para modelos de inteligencia híbrida (humana/computacional)»

De la Medicina, la inteligencia artificial, los médicos y los pacientes

Esta columna se la dedico a don Gabriel y a don Ángel, dos estimados pacientes que en consulta han compartido conmigo sus perspectivas sobre el futuro de la medicina: el primero, un octagenario soñando cómo va a ser la atención médica en el futuro, quien me regala el libro “Sálvese Quien Pueda”, de Andrés Openhaimer,Sigue leyendo «De la Medicina, la inteligencia artificial, los médicos y los pacientes»