GOOGLE destaco un proyecto argentino que busca sesgos en inteligencia artificial aplicada a la medicina
En CONICET https://www.conicet.gov.ar/ del 28 de Julio de 2023
Un proyecto dirigido por Enzo Ferrante, investigador del CONICET en el Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i),CONICET-UNL), denominado “Descubrimiento de sesgo no supervisado: anticipando problemas de equidad algorítmica en modelos de machine learning para análisis de imágenes médicas sin anotaciones de referencia”, fue seleccionado para el Google Award for Inclusion Research (Google AIR), un reconocimiento internacional que otorga la empresa a investigadores que logran trabajos con impacto positivo en el bien común.
Ferrrante explica que Google AIR es un programa internacional altamente competitivo que, en esta ocasión, ha premiado grupos de la New York University, de Stanford y de seis instituciones latinoamericanas, entre las que se halla la el equipo que integra Ferrante con Victoria Peterson (co-directora del proyecto galardonado), investigadora del CONICET en el Instituto de Matemática Aplicada del Litoral (IMAL, CONICET-UNL), y los investigadores del CONICET Diego Milone y Rodrigo Echeveste –también del sinc(i)-, y becarios/as con tesis doctorales en temáticas afines.
Sobre el proyecto premiado
En los últimos años se experimenta a nivel internacional una expansión de la investigación en modelos de inteligencia artificial (IA) aplicados al análisis automatizado de imágenes médicas, con la finalidad de lograr mayor precisión y velocidad en los diagnósticos de numerosas enfermedades, que van del cáncer de mamas a la esclerosis múltiple. La rápida expansión en la implementación de estas técnicas hace que sea muy importante investigar sobre los márgenes de error en los resultados, donde se verifican ciertos “sesgos” que se manifiestan a través de rendimientos dispares en modelos de IA aplicados a poblaciones diversas que, generalmente, están subrepresentadas en las bases de datos utilizadas para su entrenamiento.
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