Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial:

2023

Taller teórico – práctico de fundamentos de Radiomics – Parte 2 | 07/09/23

Pocas pero enormes imágenes en patología digital | 03/07/23

Taller teórico – práctico de fundamentos de radiomics – parte 1 | 06/07/23

Evaluación de Soluciones de Inteligencia Artificial en Radiología | 01/06/23

Redes neuronales desde cero | 04/05/23

2022

Deep Learning – DART | 09/11/22

Análisis cuantitativo de neuroimágenes mediante Deep Learning | 14/09/22

Introducción al Machine Learning – Evaluación de neoplasias renales | 10/08/22

Introducción a las propiedades matemáticas – Decodificando el Deep Learning | 13/07/22

Definiciones de Inteligencia Artificial – Big Data y Transformación Digital | 15/06/22

Encuesta de percepción de Inteligencia Artificial | 18/05/22

2021

Reflexiones finales sobre IA en radiología

IA aplicada a detección y diagnóstico del cáncer de mama

Aplicaciones de IA en radiología de mama

Una “cita a ciegas” con la IA

Aplicaciones de IA en neurorradiología

Aplicaciones de IA en radiología MSK

S-DETECT: Characterization of Focal Breast Lesion According to the US BIRADS Lexicon.

Aplicaciones de IA en imágenes abdominales

Aplicaciones de IA en imágenes cardíacas

Evaluación de modelos de IA en la práctica diaria

Importancia de la integración de datos e IA en el diagnóstico por imagen

Desafíos en la integración de herramientas de IA en radiología

Procesamiento de lenguaje natural y sus aplicaciones en radiología

Aplicaciones de IA en radiología pediátrica

Aplicaciones de IA en radiología torácica

Cómo analizar imágenes médicas con Machine Learning en AWS

Integración con Sistemas de IA: Versatilidad y complejidad

IA en la cadena de valor en radiología

Optimización en la adquisición de las imágenes con Machine Learning

Aplicación de herramientas de ciencia de datos a los sistemas de registro clínico electrónico

Proyecciones en investigación en IA en radiología

El valor de la AI en radiología. ¿Hay algo más que un valor clínico?

Educación en radiología en los tiempos de IA.

Análisis crítico de literatura de ML

IA aplicada al cáncer

Radiómica

Deep Learning en imágenes cardiovasculares

Principios generales sobre segmentación de imágenes

Machine Learning en imágenes médicas

Estratificación de riesgo en época de pandemia

Consideraciones éticas del uso de datos en salud

Regulación de los sistemas de IA

Uso de datos y ley de privacidad de datos sensibles

Discovering IA

Impacto y proyecciones de IA en radiología

Presentación del Curso

Definiciones generales en ciencia de datos y ML: Hablemos el mismo idioma