La Inteligencia Artificial, aplicada al ámbito de la salud, ofrece un amplio abanico de posibilidades. En este programa hablamos de investigaciones enfocadas en la utilización de reglas de asociación para descubrir relaciones entre enfermedades, lo que ayuda a mejorar diagnósticos, algo que se hace a través de un algoritmo semisupervisado. Además, profundizamos en la utilidad de este tipo de procesos.
Las investigaciones abordadas en este programa están recogidas en la siguiente
publicación:
Araujo, L., Martinez-Romo, J., Bisbal, O. et al. Discovering HIV related
information by means of association rules and machine learning. Sci Rep 12,
18208 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-22695-y
Cecilia de Navascués Benlloch directora de divulgación científica del IMIENS. María Lourdes Araujo Serna catedrática del área de Lenguajes y Sistemas Informáticos, E.T.S. Informática, UNED. Ricardo Sánchez de Madariaga científico titular, UITES, ISCIII. Juan Martínez Romo profesor Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, E.T.S. Informática, UNED. Juan Ramón Andrés Cabero redactor - locutor, UNED Media, UNED.
De acuerdo con el trabajo “It Works for Me”: Pseudotherapy Use is Associated With Trust in Their Efficacy Rather Than Belief in Their Scientific Validity, el uso de las pseudoterapias entre la población española está asociado a la confianza en su eficacia más que a la creencia en su validez científica. Esta es la conclusión principal del estudio,
Imagen: The Sick Goose And The Council Of Health (http://resource.nlm.
Cecilia de Navascués Benlloch directora de divulgación científica del IMIENS / Belén Sanz Barbero científica titular OPIS, Escuela Nacional de Sanidad, ISCIII / Gregorio Segovia Camargo profesor de Fisiología, Facultad de Medicina, UCM / Adam Rossi El Hassani estudiante de Medicina, UCM / Juan Ramón Andrés Cabero redactor - locutor, UNED Media, UNED
