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Fecha de propuesta:
08/10/2024
(Aceptada)
Descripción:
El uso de datos médicos para la construcción de modelos de Machine Learning es cada vez más
relevante en la investigación y la práctica clínica, pero también presenta desafíos únicos debido a la
complejidad y sensibilidad de estos datos. Los profesionales de la salud y los investigadores que
trabajan con estos datos suelen ser expertos en su dominio, pero no necesariamente en las técnicas
de Machine Learning, lo que genera una necesidad de herramientas que faciliten el uso de estas
tecnologías sin requerir conocimientos profundos en programación o ciencia de datos.
La presente propuesta busca desarrollar un asistente inteligente que, utilizando IA generativa, guíe a
los usuarios en la construcción de modelos de Machine Learning con datos médicos. Este asistente
recomendará de manera personalizada los pasos a seguir en función de los datos disponibles y los
objetivos del modelo, proporcionando instrucciones detalladas sobre la selección de algoritmos, la
preparación de datos, la evaluación del modelo y la interpretación de resultados. Además, el sistema
ayudará a los usuarios a entender las decisiones detrás de cada paso, fomentando un aprendizaje
activo y eficiente en el uso de técnicas de Machine Learning aplicadas a la medicina.
Objetivos funcionales:
- Desarrollar un asistente inteligente basado en IA generativa que guíe paso a paso a los
usuarios en la creación de modelos de Machine Learning utilizando datos médicos.
- Implementar recomendaciones automáticas para la selección de algoritmos, técnicas de
preprocesamiento y evaluación de modelos, adaptadas a los tipos de datos médicos y
objetivos del proyecto.
- Facilitar la comprensión del proceso mediante explicaciones accesibles que ayuden a los
usuarios a aprender los fundamentos del Machine Learning a medida que aplican las
recomendaciones del asistente.
- Proporcionar herramientas interactivas para ajustar y personalizar los modelos generados,
optimizando su rendimiento y ajustándolos a necesidades específicas.
Entornos de desarrollo y explotación:
Como lenguaje de programación se utilizará Python para aprovechar modelos de IA existentes. La
aplicación se desarrollará para entorno web mediante HTML+CSS+JS y el framework web de Django.
Comentarios:
Área de conocimiento preferente en la que se encuadra el trabajo:
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Áreas de conocimiento afín:
Arquitectura y Tecnología de los Computadores, Ingeniería de Sistemas y Automática, Lenguajes y Sistemas Informáticos
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