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        <title>Inteligencia artificial en ámbito sanitario - Sam Perochon</title>
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        <description>Avances recientes de la IA en el ámbito sanitario y los sistemas agentivos Acceso alternativo (con retranscripción a subtítulos en inglés) Resumen: Esta parte de la charla (~ 45 minutos) explora cómo la inteligencia artificial puede ayudarnos a entender mejor el comportamiento humano a partir de datos sanitarios. La idea es usar técnicas de aprendizaje automático para convertir información compleja (como señales del cuerpo, movimientos o patrones de conducta) en indicadores concretos y fáciles de interpretar que los médicos puedan usar en la práctica. Algunos ejemplos concretos que se verán: i) Cómo detectar el autismo de forma temprana usando estos métodos, ii) Cómo medir de manera objetiva dificultades relacionadas con la atención, la planificación y el control de impulsos, iii) Cómo construir modelos capaces de analizar señales fisiológicas a lo largo del tiempo (como el ritmo cardíaco o la actividad cerebral), La segunda parte de la charla (~45 minutos) se adentra en el mundo de los agentes de inteligencia artificial: programas que no solo responden preguntas, sino que razonan, toman decisiones y usan herramientas de forma autónoma para resolver tareas complejas. Se explicará cómo están construidos por dentro, qué tan bien funcionan hoy en día, cuáles son sus limitaciones actuales, y se mostrará un caso de uso concreto: agentes que buscan y conectan información dentro de grandes redes de conocimiento para dar respuestas más precisas y fundamentadas., Sam Perochon es un investigador postdoctoral en la Universidad de Duke y colabora con la Clínica Mayo en el desarrollo de enfoques de aprendizaje automático para la evaluación de la salud cardiovascular. Obtuvo su doctorado en Matemáticas por la École Normale Supérieure Paris-Saclay en 2025, y es investigador de la Universidad de Duke desde 2019.</description>
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