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Inteligencia Artificial

Laura Legua Quintana

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1. Implicaciones éticas.

  • Equidad en el acceso:
    • Programas de inclusión.
    • Consideraciones culturales.
  • Consentimiento y Privacidad:
    • Consentimiento informado.
    • Protección de datos.
  • Impacto en el personal de Salud:
    • Redefinición de roles.
    • Capacitación continua.

2. Ajuste fino del modelo.

  • Datos locales y representativos:
    • Recopilación de datos.
    • Análisis de desigualdades.
  • Validación continua:
    • Pruebas de campo.
    • Métricas de desempeño.
  • Mejoras basadas en retroalimentación:
    • Canales de retroalimentación.

3. Avances tecnológicos.

  • Aprendizaje automático y transferido:
    • Modelos preentrenados.
    • Transferencia de aprendizaje.
  • Interfaz de usuario intuitiva:
    • Diseño centrado en el usuario.
    • Compatibilidad móvil.
  • IA explicable:
    • Transparencia en el diagnóstico.
    • Visualización de datos.

4. Colaboración y educación.

  • Asociaciones estratégicas:
    • Colaboración con instituciones locales.
    • Involucrar a la comunidad.
  • Capacitación y desarrollo de habilidades:
    • Programas de capacitación.
    • Educación continua.

5. Monitoreo.

  • Sistema de evaluación:
    • Monitoreo de desempeño.
    • Informes regulares.
  • Adaptación y mejora:
    • Datos.
    • Eventos de revisión.