Sistemas Inteligentes en Medicina

El módulo de Sistemas Inteligentes en Medicina ofrece una visión integral de la aplicación de la IA en salud, abarcando teoría y práctica. Se estudian modelos basados en conocimiento y aprendizaje, con enfoques deductivo e inductivo, así como técnicas de inferencia simbólica y estadística. Además, se analiza la gestión de la incertidumbre y el riesgo en sistemas médicos inteligentes.

En la práctica, los estudiantes diseñan un sistema de soporte para diagnóstico clínico, combinando enfoques simbólicos y estadísticos. Sus aplicaciones incluyen el cribado de enfermedades como el cáncer de mama y la gestión de enfermedades crónicas, demostrando la utilidad de la IA en la atención médica.

Temario:

• Contexto teórico:
  • Definición y contexto del sistema inteligente en el campo de la Inteligencia Artificial.
  • Introducción y revisión de los modelos basados en el conocimiento.
  • Introducción y revisión de los modelos basados en el aprendizaje.
  • Enfoques de razonamiento: deductivo e inductivo.
  • Enfoques de inferencia: simbólica y estadística.
  • Gestión de la incertidumbre y el riesgo.
• Modelado de Sistemas Inteligentes:
  • Sistemas expertos:
    • Basados en reglas.
    • Basado en reglas probabilísticas.
    • Basados en inferencia difusa.
  • Modelos de aprendizaje automático y profundo:
    • Modelos geométricos.
    • Modelos basados en lógica.
    • Modelos basados en probabilidad.
    • Redes neuronales artificiales.
  • Sistemas híbridos y combinados:
    • Combinación de modelos de inferencia.
    • Creación y uso de formalismos.
• Sistemas de Soporte a la Decisión Clínica.
  • Estructura fundamental.
  • Métricas de clasificación.
• Aplicaciones:
  • Cribado de cáncer de mama.
  • Cribado de la apnea obstructiva del sueño.
  • Seguimiento de casos de covid persistente.
  • Gestión hospitalaria en pacientes con EPOC.
  • Otras aplicaciones.

Práctica:

Diseño y desarrollo de un sistema combinado enfocado al soporte de decisiones en el proceso de diagnóstico clínico. La práctica estará guionizada y guiada paso a paso, recorriendo diferentes etapas para construir un sistema inteligente viable, tanto sea simbólico como estadístico.