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22/09/2022
Primer Seminario de Inteligencia Artificial en Medicina (SIAM) en Di Tella
Investigación | Laboratorio de Inteligencia Artificial
El Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Di Tella realizó su primer Seminario de Inteligencia Artificial en Medicina (SIAM) el pasado miércoles 21 de septiembre, ante una sala colmada de participantes.
Organizado por Emmanuel Iarussi y Viviana Siless, profesores investigadores e integrantres del Laboratorio de IA de la Escuela de Negocios, el congreso se compuso de seis charlas divididas en dos bloques: “De la investigación a la práctica médica: desafíos en el procesamiento automático de imágenes médicas”, por Diego Fernández Slezak (Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA); “Análisis de imagen y simulación computacional para la asistencia al diagnóstico y tratamiento médico”, por Ignacio Larrabide (Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN); "Desafíos en el uso secundario de datos de salud", por Sabrina López (Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA); "Dimensionality reduction of biomedical tumor profiles”, por Martín Palazzo (Buenos Aires, Argentina - UdeSA / STAMM); "Cómo entrenar bien un baseline: experiencias y recomendaciones desde la aplicación de deep learning en oftalmología", por José Ignacio Orlando (Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN), y “ML in Neuroimaging: the need for uncertainty and explainability”, por Demian Wassermann (París, Francia - INRIA Saclay).
Nos complace haber contado con un line-up de investigación de primera línea, y con el acompañamiento de quienes asistieron atentamente a cada una de las charlas.
¡Esperamos vernos en un próximo encuentro!
Organizado por Emmanuel Iarussi y Viviana Siless, profesores investigadores e integrantres del Laboratorio de IA de la Escuela de Negocios, el congreso se compuso de seis charlas divididas en dos bloques: “De la investigación a la práctica médica: desafíos en el procesamiento automático de imágenes médicas”, por Diego Fernández Slezak (Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA); “Análisis de imagen y simulación computacional para la asistencia al diagnóstico y tratamiento médico”, por Ignacio Larrabide (Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN); "Desafíos en el uso secundario de datos de salud", por Sabrina López (Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA); "Dimensionality reduction of biomedical tumor profiles”, por Martín Palazzo (Buenos Aires, Argentina - UdeSA / STAMM); "Cómo entrenar bien un baseline: experiencias y recomendaciones desde la aplicación de deep learning en oftalmología", por José Ignacio Orlando (Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN), y “ML in Neuroimaging: the need for uncertainty and explainability”, por Demian Wassermann (París, Francia - INRIA Saclay).
Nos complace haber contado con un line-up de investigación de primera línea, y con el acompañamiento de quienes asistieron atentamente a cada una de las charlas. ¡Esperamos vernos en un próximo encuentro!