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Eurecat.org<\/a> | LinkedIn<\/a><\/strong><\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb3\/4″] <\/div><\/div>[vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_empty_space] metascan.es<\/strong><\/a>\u00a0|\u00a0LinkedIN<\/a><\/strong><\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb3\/4″] <\/div><\/div>[vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n [\/vc_column_text][vc_empty_space] [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=\u00bbstretch_row\u00bb bg_type=\u00bbbg_color\u00bb bg_color_value=\u00bb#ffffff\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1683718841357{padding-top: 30px !important;padding-bottom: 30px !important;}\u00bb][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/4″][vc_single_image image=\u00bb70383″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb][vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n www.vallhebron.com<\/a> | @ivanvollmert<\/a><\/strong><\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb3\/4″] <\/div><\/div>[vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=\u00bbstretch_row\u00bb bg_type=\u00bbbg_color\u00bb bg_color_value=\u00bb#ffffff\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1683718841357{padding-top: 30px !important;padding-bottom: 30px !important;}\u00bb][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/4″][vc_single_image image=\u00bb70347″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb][vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n eurecat.org<\/a>\u00a0|\u00a0<\/strong>@Eurecat_news\u00a0<\/a>|\u00a0Instagram<\/a><\/strong><\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb3\/4″] <\/div><\/div>[vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n [\/vc_column_text][vc_empty_space] [\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" [vc_section][vc_row css=\u00bb.vc_custom_1681910300131{padding-bottom: 30px !important;}\u00bb][vc_column][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=\u00bbstretch_row\u00bb bg_type=\u00bbbg_color\u00bb bg_color_value=\u00bb#ededed\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1681913912294{padding-top: 30px !important;padding-bottom: 30px !important;}\u00bb][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00bb\u00bb] Los datos sint\u00e9ticos se est\u00e1n consolidando como una soluci\u00f3n clave para entrenar modelos de IA cuando los datos reales son escasos, sensibles o dif\u00edciles de obtener. En esta sesi\u00f3n veremos c\u00f3mo se utilizan en \u00e1mbitos diversos (salud, movilidad aut\u00f3noma, finanzas, generaci\u00f3n de…<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[523],"tags":[],"class_list":["post-69197","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categorizar","category-523","description-off"],"yoast_head":"\nRAFAEL REDONDO<\/h2><\/div>
Senior Researcher, Head of Image Group, Multimedia Technologies, Eurecat<\/h4>\n
Investigador de la Unidad de Tecnolog\u00edas Multimedia de Eurecat. Se doctor\u00f3 en visi\u00f3n por computador en el Instituto de \u00d3ptica (CSIC) y en la Escuela T\u00e9cnica Superior de Telecomunicaciones (ETSIT) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM) en 2007. Posteriormente, ha participado en proyectos internacionales europeos de visualizaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas volum\u00e9tricas-3D, mejora de contraste de c\u00e1mara polen. Tambi\u00e9n obtuvo un m\u00e1ster en Sonolog\u00eda por la Universidad Pompeu Fabra (UPF). Sus campos de investigaci\u00f3n incluyen modelos biol\u00f3gicos de visi\u00f3n humana, codificaci\u00f3n y compresi\u00f3n de im\u00e1genes, representaciones de tiempo-frecuencia y reconocimiento de patrones. En el campo de los sistemas interactivos, ha trabajado como freelance en proyectos para Cosmocaixa (Top Ciencia) o La Fura dels Baus (MURS). En los \u00faltimos a\u00f1os en Eurecat ha trabajado con modelos neuronales profundos (Deep Learning) en proyectos dispares como efectos de natural-matting para postproducci\u00f3n cinematogr\u00e1fica o estimaci\u00f3n de profundidad en realidad virtual 360. Actualmente trabaja en investigaci\u00f3n aplicada de modelos generativos multimodales y en reconstrucci\u00f3n 3D en patrimonio cultural. Tiene 17 publicaciones en revistas internacionales y m\u00e1s 20 en conferencias internacionales.<\/h4>\n
Ponentes<\/h2><\/div>
DIRK HORNUNG<\/h2><\/div>
CEO, Metascan<\/h4>\n
Dirk Hornung, doctor en F\u00edsica de Part\u00edculas, pas\u00f3 a la ingenier\u00eda de software en Google, donde se centr\u00f3 en implementar modelos de IA centrados en el ser humano. Posteriormente, ampli\u00f3 su experiencia como ingeniero de compiladores para GPU, optimizando grandes modelos de lenguaje (LLM) en GPU de Nvidia mediante el compilador XLA. Actualmente, Dirk impulsa la innovaci\u00f3n como fundador de Metascan, una startup dedicada a los humanos digitales y al desarrollo y entrenamiento de modelos fundacionales humanos.<\/h4>\n
Datos Sint\u00e9ticos Centrados en el Humano: Liberando el Verdadero Potencial de la IA Hoy<\/h4><\/div><\/div>[vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n
Descubre c\u00f3mo los datos sint\u00e9ticos centrados en el humano est\u00e1n revolucionando el desarrollo de la IA. Exploraremos por qu\u00e9 las fuentes de datos tradicionales a menudo se quedan cortas debido a preocupaciones de privacidad, sesgos y escasez. Aprende c\u00f3mo la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos de alta calidad y que preservan la privacidad permite un entrenamiento de IA robusto, acelera la innovaci\u00f3n y minimiza los riesgos \u00e9ticos. Esta sesi\u00f3n iluminar\u00e1 las aplicaciones pr\u00e1cticas y el inmenso potencial de los datos sint\u00e9ticos para construir sistemas de IA m\u00e1s equitativos y efectivos hoy mismo.<\/h4>\n
IVAN VOLLMER<\/h2><\/div>
Jefe de Secci\u00f3n de Radiolog\u00eda Tor\u00e1cica, Servicio de Radiodiagn\u00f3stico, Hospital Vall d’Hebron. Profesor Asociado, Facultad de Medicina, Universidad Aut\u00f3noma de Barcelona<\/h4>\n
Ivan Vollmer es licenciado en Medicina y Cirug\u00eda por la Universidad de Barcelona (UB) (1993-1999), especialista en Radiodiagn\u00f3stico (2000-2004) y Doctorado en Medicina (2023) por la UB. Actualmente es Jefe de Secci\u00f3n de Radiolog\u00eda Tor\u00e1cica en el Hospital Vall d’Hebron e investigador en imagen tor\u00e1cica en el VHIR. Tiene una amplia experiencia, de m\u00e1s de 20 a\u00f1os, en asistencia, docencia e investigaci\u00f3n en Radiolog\u00eda Tor\u00e1cica. Anteriormente fue adjunto de Radiolog\u00eda y coordinador adjunto de la Unidad Funcional de C\u00e1ncer de Pulm\u00f3n en el Hospital del Mar (2004-2014) y Consultor de Radiolog\u00eda y tutor de residentes en el Hospital Cl\u00ednic (2015-2024).<\/h4>\n
CAROLINA MIGLIORELLI<\/h2><\/div>
Head of Research Line (Healthcare Artificial Intelligence), Eurecat<\/h4>\n
La Dra. Carolina Migliorelli Falcone es responsable de la l\u00ednea de investigaci\u00f3n en Trustworthy Artificial Intelligence for Healthcare dentro de la Unidad de Salud Digital de Eurecat. Su trayectoria investigadora comenz\u00f3 con una tesis doctoral en el Centro de Investigaci\u00f3n en Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica (CREB \u2013 UPC), seguida de una etapa postdoctoral vinculada al Centro de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica en Red (CIBER-BBN).<\/h4>\n
Su trabajo se centra en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial aplicados a la salud, con especial atenci\u00f3n a los aspectos de confianza, explicabilidad y seguridad. Lidera proyectos orientados a crear algoritmos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico que apoyen la toma de decisiones cl\u00ednicas, faciliten la clasificaci\u00f3n y estratificaci\u00f3n de pacientes, y promuevan intervenciones personalizadas basadas en datos. Tambi\u00e9n trabaja en soluciones que permiten a las personas gestionar su salud y mejorar su estilo de vida mediante tecnolog\u00edas digitales fiables y adaptadas.<\/h4>\n
Cuenta con amplia experiencia en el procesamiento y an\u00e1lisis de datos biom\u00e9dicos y en la integraci\u00f3n de datos cl\u00ednicos en entornos complejos. Es doctora en Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica (UPC), M\u00e1ster en Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica (UB-UPC) e Ingeniera T\u00e9cnica de Telecomunicaciones con especialidad en Sistemas Electr\u00f3nicos (UPC).<\/h4>\n
Im\u00e1genes sint\u00e9ticas de TC en c\u00e1ncer de pulm\u00f3n: nuevas v\u00edas para generar datos e impulsar la innovaci\u00f3n cl\u00ednica<\/h4><\/div><\/div>[vc_empty_space][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n
El desarrollo de modelos de IA para el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de pulm\u00f3n requiere bases de datos de TC amplias, con anotaciones cuidadosas de los n\u00f3dulos (localizaci\u00f3n, tama\u00f1o, morfolog\u00eda) e informaci\u00f3n cl\u00ednica asociada. Su obtenci\u00f3n es lenta, costosa y limitada por la sensibilidad de los datos y el desequilibrio entre casos benignos y malignos, lo que reduce la robustez de los clasificadores. Las im\u00e1genes sint\u00e9ticas generadas con IA ofrecen una soluci\u00f3n para ampliar y equilibrar cohortes y entrenar modelos m\u00e1s s\u00f3lidos. La ponencia mostrar\u00e1 el proceso de generaci\u00f3n, su relevancia cl\u00ednica y la necesidad de una rigurosa validaci\u00f3n experta.<\/h4>\n