Título: Aprovechar la inteligencia colectiva para una atención sanitaria global inclusiva
Resumen: El aprendizaje profundo (AA) se sitúa a la vanguardia de la inteligencia artificial, revolucionando la informática gracias a su capacidad para diversas tareas, especialmente en visión artificial y aplicaciones médicas. Sin embargo, su éxito depende de la gran cantidad de datos disponibles, un reto que se agrava en el ámbito sanitario por la preocupación por la privacidad. El aprendizaje federado, una tecnología innovadora, transforma la forma en que se entrenan los modelos de AA sin comprometer la seguridad de los datos. Al permitir que los hospitales locales compartan únicamente los parámetros entrenados con un modelo de AA centralizado, el aprendizaje federado fomenta la colaboración a la vez que preserva la privacidad. Sin embargo, persisten obstáculos, como la heterogeneidad, el cambio de dominio, la escasez de datos y las complejidades multimodales inherentes a la imagenología médica. En esta charla, profundizamos en el flujo de trabajo clínico y abordamos los retos comunes que enfrenta la IA en medicina. A continuación, nos centramos en el aprendizaje federado, explorando sus posibilidades, sus dificultades y sus posibles soluciones. A partir de avances recientes, como un convincente caso práctico de resonancia magnética cerebral publicado en Nature Machine Intelligence, exploramos el panorama de la adopción segura y eficiente de la IA en el ámbito sanitario.
Biografía: Shadi Albarqouni es profesor palestino-alemán de Imagenología Médica Computacional en la Universidad de Bonn y líder del Grupo de Jóvenes Investigadores en IA en Helmholtz AI. Ha publicado más de 120 artículos (índice h ~38, más de 12 000 citas) en plataformas como Nature Machine Intelligence, MICCAI y NeurIPS, y lidera investigaciones en aprendizaje automático interpretable, robustez, cuantificación de la incertidumbre y aprendizaje federado. Excientífico visitante en el Imperial College y la ETH de Zúrich, participa activamente en los comités directivos de AGYA y GLOHRA, forma parte de los paneles editoriales y de subvenciones, y cofundó PYA y RISE-MICCAI para apoyar a los investigadores de países de bajos y medianos ingresos.
Online Room: https://oficinavirtual.ugr.es/redes/SOR/SALVEUGR/accesosala.jsp?IDSALA=22998147
Password: 913848
Date: 18/06/2025
Time: 16:00 (Spanish time)
Grabación: Aprovechar la inteligencia colectiva para una atención sanitaria global inclusiva
