El Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Escuela de Negocios Di Tella invita a un seminario de especialistas dedicados a la investigación y el procesamiento de datos médicos -imágenes de resonancia magnética, radiografías, entre otras-, utilizando Inteligencia Artificial. Estará dirigido a un público diverso, y, fundamentalmente, a otros investigadores e investigadoras del área, profesionales de la industria y estudiantes avanzados de grado y posgrado afines a la computación o a la medicina. 

El evento es presencial, abierto y gratuito, y requiere de inscripción previa. Las charlas se brindan en castellano.
09h - Recepción. Hall 4° piso, Edificio Alcorta

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• 09:30h - Diego Fernández Slezak: “De la investigación a la práctica médica: desafíos en el procesamiento automático de imágenes médicas”.

• 10h - Ignacio Larrabide: “Análisis de imagen y simulación computacional para la asistencia al diagnóstico y tratamiento médico”.

• 10:30h - Sabrina López: "Desafíos en el uso secundario de datos de salud".
  

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11h - Break

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• 11:30h - Martín Palazzo: "Dimensionality reduction of biomedical tumor profiles”.

• 12h - José Ignacio Orlando: "Cómo entrenar bien un baseline: experiencias y recomendaciones desde la aplicación de deep learning en oftalmología"

• 12:30h - Demian Wassermann: “ML in Neuroimaging: the need for uncertainty and explainability”.

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13h - Cierre de la actividad. Terraza, edificio Sáenz Valiente

Quiénes exponen:
Diego Fernández Slezak - Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA
Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Durante su doctorado se enfocó en la estimación de parámetros en modelos biológicos complejos, por lo que ganó el premio PhD Fellowship de IBM. Posteriormente, se dedicó a la investigación en la frontera entre la Inteligencia Artificial y la Neurociencia. Recibió el prestigioso premio Microsoft Faculty Fellow 2014 y el Google Research Award LATAM por sus trabajos en este campo. Actualmente se desempeña como investigador independiente del Instituto ICC (CONICET) y profesor en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires. Además, es co-fundador de Entelai, empresa dedicada a la aplicación de IA en el campo de la salud y especialista en procesamiento de lenguaje natural, con particular aplicación a la caracterización de estados mentales.

Ignacio Larrabide - Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN
Doctor en Modelado Computacional e Ingeniero en Sistemas. Es investigador en CONICET y profesor de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN). Su investigación se enfoca principalmente en el análisis y la simulación de la imagen médica asistida por computadora. Actualmente dirige el grupo de investigación Yatiris del Instituto Pladema (UNICEN).

Sabrina López - Buenos Aires, Argentina - Conicet / FCEN UBA
Doctora en Ciencias Biológicas de la Universidad de Buenos Aires, es becaria Postdoctoral CONICET en el Laboratorio de Uso Responsable de Datos del Instituto de Cálculo (IC) de la Facultad de Ciencias Exactas (FCEyN-UBA) e integrante de la línea de Uso Responsable de Datos del proyecto “Gestión epidemiológica basada en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos” (ARPHAI). Fue analista de datos en la Gerencia Operativa de Gestión de Información y Estadísticas de Salud (GOGIES) de la Dirección General de Sistemas de Información Sanitaria (DGSISAN) de la Subsecretaría de Planificación Sanitaria del Ministerio de Salud del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. 

Martín Palazzo - Buenos Aires, Argentina - UdeSA / STAMM
Doctor en Ingeniería por la Université de Technologie de Troyes y la Universidad Tecnológica Nacional Buenos Aires. Ha trabajado los últimos 6 años desarrollando e investigando métodos de Machine Learning para analizar datos de biología molecular. Actualmente, es director de la división de In Silico e Inteligencia Artificial de Stamm Biotech y realiza actividades de docencia e investigación en la Universidad de San Andrés.

José Ignacio Orlando - Tandil, Argentina - Conicet / UNICEN
Ingeniero de Sistemas y Doctor en Matemática Computacional e Industrial por la Facultad de Ciencias Exactas de la UNICEN, Tandil. Actualmente, trabaja como Investigador Asistente del CONICET en el Grupo Yatiris del Instituto PLADEMA de la UNICEN. Previamente, fue becario doctoral del CONICET en dicho laboratorio, y realizó un postdoc en el Laboratorio Christian Doppler para Análisis de Imágenes Oftalmológicas (OPTIMA) en el Departamento de Oftalmología y Optometría de la Universidad de Medicina de Viena (Austria). Sus intereses de investigación se centran en el uso de machine/deep learning y computer vision para problemas médicos, especialmente en oftalmología.

Demian Wassermann - París, Francia - INRIA Saclay
Director de Investigación (Directeur de Recherche) en el equipo MIND de Inria Saclay Île de France, Francia. Su investigación se sitúa en las fronteras de machine learning, lógica probabilística, neurociencias, física. Específicamente, en el desarrollo y aplicación de métodos de Inteligencia Artificial explicable y/o que incluye incertidumbre para establecer relaciones entre el tejido y la estructura cerebral y la cognición. Antes de ser investigador en el Inria, Demián obtuvo el título de Licenciado en Computación en la Universidad de Buenos Aires, realizó su doctorado en Inria Sophia Antipolis - Mediterrane, y un post-doctorado en Harvard Medical School. Actualmente, en Inria, Demian dirige un equipo de cerca de 10 doctorandos, estudiantes de maestría, ingenieros, y post-docs.

Organizan:
Emmanuel Iarussi. Ph.D. in Computer Science, Université de Nice. Profesor investigador, Escuela de Negocios, UTDT.
Viviana Siless. Ph.D. in Computer Science, Université Paris Sud. Profesora investigadora, Escuela de Negocios, UTDT.