El papel de los datos en la lucha contra la COVID-19. Del Open Data a la aplicación de IA al sector sanitario

28
Julio
2020
El papel de los datos en la lucha contra la COVID-19. Del Open Data a la aplicación de IA al sector sanitario
Conferenciante:

David Adrián Cañones Castellano

Data Scientist y Machine Learning Engineer 

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Tutor Carlos Revilla
Datos de la conferencia:

Título: El papel de los datos en la lucha contra la COVID-19. Del Open Data a la aplicación de IA al sector sanitario

Día: 28/07/2020

Horario:

19.00 (hora de España)
*Cerciórate bien de la hora en tu país.

Temática:

En la primera parte de esta conferencia hablaremos del papel fundamental de los datos a lo largo de la pandemia del SARS-CoV-2:


    • Trataremos temas tan importantes como lo fundamental que es hoy en día para los países disponer de una buena gobernanza de los datos y una estrategia alrededor de los mismos a nivel nacional. Repasaremos las que han sido las principales (y más fiables) fuentes de datos durante la pandemia.
    • Hablaremos también sobre los frenos que han existido (y existen) a la utilización de los datos en la lucha contra la pandemia, como la disponibilidad de suficientes datos en abierto (y de calidad) para que los profesionales de los datos puedan elaborar soluciones robustas.
    • También hablaremos sobre el uso ético de los datos personales de los ciudadanos y las aplicaciones de ‘Contact Tracing’ que se han desarrollado y desplegado a nivel internacional para detectar y aislar a personas contagiadas.

Por último, hablaremos sobre una nueva revolución que se está fraguando actualmente y que desplegará todo su potencial a lo largo de la próxima década: la aplicación de la Inteligencia Artificial al sector médico, y del empujón que ha supuesto la situación actual a este sector, todavía muy tradicional y con grandes frenos burocráticos.

Actualmente, se está trabajando en el desarrollo de algoritmos de IA capaces de asistir a los profesionales sanitarios en su trabajo y hacer cosas tan increíbles como diagnosticar una enfermedad tan bien (o incluso mejor) que un médico, predecir la salud futura de los pacientes en base a sus factores de riesgo o ayudar a la hora de decidir un tratamiento.

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