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Dr. Carlos Sing-Long
Pontificia Universidad Católica de Chile
Prediciendo lo que no se puede medir: modelos computacionales e inteligencia artificial en medicina
Sobre la charla:
Los modelos computacionales de la fisiología humana permiten hoy entender y predecir el comportamiento del cuerpo humano, y tienen el potencial de adaptarse a cada paciente para entregar información clínica personalizada. Sin embargo, estos modelos suelen depender de parámetros que no se miden en la práctica, ya sea por diferencias en los protocolos clínicos de cada hospital o porque simplemente no se pueden medir de forma directa. Si bien esto podría limitar su uso, una alternativa es utilizar el modelo computacional para entender el comportamiento de las variables que no observamos a partir de las que sí se observan. En esta charla presentaremos cómo los modelos de inteligencia artificial permiten combinar modelos computacionales con datos adquiridos en la práctica para imputar datos. En particular, veremos cómo las redes neuronales inVAErt permiten predecir variables hemodinámicas a partir de datos de pacientes, y cómo esta arquitectura se puede extender a otros problemas relevantes en ingeniería biomédica.
Sobre el expositor:
Profesor Asociado de la Pontificia Universidad Católica de Chile, con nombramiento conjunto en el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional y en el Instituto de Ingeniería Biológica y Médica. Es Investigador Asociado del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), donde participa en la línea de “Aprendizaje Automático basado en la Física”, y miembro del Centro de Imágenes Biomédicas UC. Obtuvo los grados de Magíster y Doctor en Ingeniería Matemática y Computacional en la Universidad de Stanford en 2016. Su investigación se centra en el análisis matemático de problemas inversos discretos, con énfasis en sus aplicaciones a la formación de imágenes. Sus intereses incluyen el procesamiento estadístico de señales, la formación matemática de imágenes, el análisis armónico aplicado y la optimización matemática.
