{"id":83138,"date":"2025-12-16T12:41:39","date_gmt":"2025-12-16T15:41:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83138"},"modified":"2025-12-16T12:41:39","modified_gmt":"2025-12-16T15:41:39","slug":"invitacion-a-participar-del-seminario-de-investigacion-inteligencia-artificial-al-servicio-del-diagnostico-medico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=83138","title":{"rendered":"Invitaci\u00f3n a participar del Seminario de Investigaci\u00f3n: Inteligencia Artificial al Servicio del Diagn\u00f3stico M\u00e9dico"},"content":{"rendered":"

La Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/strong>, a trav\u00e9s de la Maestr\u00eda en Ciencias de la Inteligencia Artificial<\/strong>, invita a estudiantes, docentes e investigadores a participar de un Seminario de Investigaci\u00f3n enfocado en aplicaciones avanzadas de la inteligencia artificial en el \u00e1mbito de la salud, con \u00e9nfasis en problemas de alto impacto social.<\/p>\n

El seminario abordar\u00e1 c\u00f3mo los enfoques modernos de\u00a0aprendizaje profundo y modelos multimodales\u00a0permiten integrar sensores electr\u00f3nicos, an\u00e1lisis automatizado de im\u00e1genes m\u00e9dicas y datos cl\u00ednicos para mejorar procesos de diagn\u00f3stico, particularmente en contextos con recursos limitados.<\/p>\n

La actividad est\u00e1 abierta a estudiantes de grado de las carreras de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica, Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica, sus nuevas intensificaciones y \u00e1reas afines, as\u00ed como a estudiantes de posgrado interesados en sistemas inteligentes, procesamiento de se\u00f1ales, visi\u00f3n por computadora e inteligencia artificial aplicada.<\/p>\n

El expositor ser\u00e1\u00a0el Prof. Dr. Ing. Leonardo Jara<\/strong>,\u00a0Ingeniero Electr\u00f3nico egresado de la FIUNA,\u00a0Doctor por la Universidad de Granada\u00a0y actualmente\u00a0investigador posdoctoral en Radboud University Medical Center (RadboudUMC), Pa\u00edses Bajos. Durante el seminario compartir\u00e1 su experiencia en investigaci\u00f3n internacional y presentar\u00e1 un\u00a0caso de estudio real\u00a0desarrollado en el \u00e1mbito cl\u00ednico, mostrando el recorrido desde la formaci\u00f3n en la FIUNA hasta la aplicaci\u00f3n de la ingenier\u00eda y la IA en centros de investigaci\u00f3n de referencia mundial.<\/p>\n

Este seminario constituye una oportunidad para conocer\u00a0l\u00edneas actuales de investigaci\u00f3n, comprender c\u00f3mo se articulan la ingenier\u00eda y la medicina mediante inteligencia artificial, y motivar a estudiantes a involucrarse en proyectos de investigaci\u00f3n con impacto real.<\/p>\n

\ud83d\udcccInformaci\u00f3n del Seminario<\/h4>\n

\ud83d\uddd3\ufe0f Jueves 18 de Diciembre del 2025
\n\u23f0 10:00 h
\n\ud83d\udccd Sala B1 de la FIUNA, Campus de la UNA, San Lorenzo
\n\ud83d\udc64 Modalidad Presencial<\/p>\n

T\u00edtulo y Resumen del Trabajo Presentado<\/h4>\n

Detecci\u00f3n de Tuberculosis mediante un Enfoque Multimodal Basado en Inteligencia Artificial que Integra Nariz Electr\u00f3nica, CAD4TB y Datos Cl\u00ednico-Demogr\u00e1ficos<\/strong><\/h4>\n

Abstract<\/strong>
\nLa tuberculosis (TB) sigue representando un importante problema de salud p\u00fablica a nivel mundial, especialmente en entornos con recursos limitados, donde el diagn\u00f3stico oportuno contin\u00faa siendo un desaf\u00edo. En este estudio se presenta un enfoque diagn\u00f3stico innovador basado en modelos de aprendizaje profundo multimodales que integran se\u00f1ales de una nariz electr\u00f3nica (Aeonose), resultados de radiograf\u00eda de t\u00f3rax analizados mediante el sistema de inteligencia artificial CAD4TB y variables cl\u00ednicas y demogr\u00e1ficas de los pacientes.<\/p>\n

Las se\u00f1ales de la nariz electr\u00f3nica, obtenidas a partir del perfil de compuestos org\u00e1nicos vol\u00e1tiles presentes en el aire exhalado, son transformadas en se\u00f1ales el\u00e9ctricas y procesadas mediante redes neuronales convolucionales. De forma complementaria, los puntajes y salidas generados por CAD4TB a partir de radiograf\u00edas de t\u00f3rax se incorporan como biomarcadores de imagen, mientras que la informaci\u00f3n cl\u00ednica y demogr\u00e1fica es integrada mediante capas densas. La fusi\u00f3n de estas fuentes heterog\u00e9neas de informaci\u00f3n se realiza en un marco multimodal dise\u00f1ado para capturar patrones complementarios asociados a la presencia de tuberculosis.<\/p>\n

El desempe\u00f1o de los modelos se eval\u00faa utilizando m\u00e9tricas cl\u00ednicamente relevantes, incluyendo sensibilidad, especificidad, F1-score y curvas ROC, con especial \u00e9nfasis en maximizar la sensibilidad diagn\u00f3stica en contextos de datos desbalanceados. Los resultados muestran que el enfoque multimodal supera de forma consistente a los modelos unimodales, evidenciando una mejora significativa en la detecci\u00f3n de casos positivos de TB.<\/p>\n

Estos hallazgos indican que la combinaci\u00f3n de biomarcadores respiratorios, an\u00e1lisis automatizado de radiograf\u00eda de t\u00f3rax mediante CAD4TB y datos cl\u00ednicos, apoyada por inteligencia artificial, constituye una estrategia prometedora para el desarrollo de herramientas diagn\u00f3sticas no invasivas, escalables y aplicables a programas de cribado de tuberculosis a gran escala.<\/p>\n

Leer art\u00edculo:<\/strong> https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10.1111\/joim.13281<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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