<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small">Buenísimo!!</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Entré al link y respecto de la aplicación de machine learning para ayudar a diagnosticar distintos tipos de cáncer recuerdo la primera vez que vino Badih Gattas a dar un curso de machine learning en el IMERL.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">En aquella ocasión junto con el lento nos basamos en trabajos hechos por un equipo japonés para desarrollar un CART que se basaba en una medida de similaridad, (la Dynamic Time Warping) para comparar curvas a partir de su forma.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Me explico:</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Hasta no hace mucho el historial médico de un paciente era un conjunto de números (la presión arteriral el  día de la consulta, edad, sexo, hábitos alimenticios, glicemia, etc.), mientras que ahora  gracias a los aparatos de monitoreo portátil que uno puede llevar durante semanas, el historial pasa a seres un conjunto de curvas (glicemia en función del tiempo, funcional hepático a lo largo del tiempo, etc.).</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">En la experiencia de los japoneses, las curvas de los pacientes propensos a determinadas patologías diferían de las curvas de los pacientes "sanos" o "normales".</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">De la forma de ciertas curvas podía inferirse si se justificaban o no determinados exámenes adicionales (más invasivos o más caros) para determinar si correspondía tal o cual diagnóstico/tratamiento.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">En el caso concreto del Japón, al parecer el consumo exagerado de determinados alimentos favorecía el cáncer de páncreas, el cual parece tener una incidencia alta en dicha población.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Hay mucha tela para cortar en el Uruguay respecto del tema, que implica trabajo interdisciplinario entre médicos, patólogos, matemáticos e ingenieros.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Bienvenidas sean estas noticias.</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">Abrazo</div><div class="gmail_default" style="font-size:small">J.</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">El sáb., 31 ago. 2019 a las 10:43, José L. Vieitez (<<a href="mailto:jvieitez@fing.edu.uy">jvieitez@fing.edu.uy</a>>) escribió:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Reenvio logro sobre intekigencia artificial de nuestro colega Mario Gonzalez y otro grupo de aca del Litoral Norte.<br>Es bueno ver como crece ( entre otros) los "gurises" del DMEL.<br> (Ver link)<br><br><br>---------- Mensaje reenviado ----------<br>De: Mario González <<a href="mailto:mago876@gmail.com" target="_blank">mago876@gmail.com</a>><br>Fecha: viernes, 30 de agosto de 2019<br>Asunto: [Todosdmel] IAckaton de Agesic<br>Para: Departamento de Matemáticas y Estadísticas del Litoral <<a href="mailto:todosdmel@unorte.edu.uy" target="_blank">todosdmel@unorte.edu.uy</a>><br><br><br><a href="https://www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/comunicacion/noticias/ia-ckaton-2019-tiene-ganador" target="_blank">https://www.gub.uy/agencia-gobierno-electronico-sociedad-informacion-conocimiento/comunicacion/noticias/ia-ckaton-2019-tiene-ganador</a><br>
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