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dc.contributor.authorLumbreras Sancho, Saraes-ES
dc.date.accessioned2021-06-07T11:50:09Z
dc.date.available2021-06-07T11:50:09Z
dc.date.issued07/01/2021es_ES
dc.identifier.issn2695-9933es_ES
dc.identifier.uri10.37467/gka-revtechno.v9.2814es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/56058
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractes-ES
dc.description.abstractLa pandemia ha proporcionado ejemplos claros del potencial de la IA para el sector de la salud, así como algunos de sus problemas, en buena parte derivados del uso de modelos de caja negra. En algunos casos, no existen alternativas razonables a los modelos de caja negra, como en tratamiento de imagen y voz. Sin embargo, en muchas otras situaciones resultaría más provechoso intentar centrar los desarrollos en la línea de la IA interpretable, que podrían ser aprovechados de manera directa para la confirmación de conocimiento o para la generación de hipótesis nuevas que puedan comprobarse con experimentos posteriores.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceRevista: TECHNO REVIEW. International Technology, Science and Society Review, Periodo: 1, Volumen: online, Número: 2, Página inicial: 97, Página final: 102es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titleInteligencia artificial y medicina. La necesidad de modelos interpretableses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordses-ES
dc.keywordsInteligencia Artificial; Ciencias de la salud; Sistemas de Diagnóstico; Modelos Predictivos; Caja negra; IA Interpretable; Covid-19en-GB


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  • Artículos
    Artículos de revista, capítulos de libro y contribuciones en congresos publicadas.

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