El Hospital de Jaén acoge una jornada sobre aplicaciones de la IA en el ámbito hospitalario

JAÉN, 18 Sep. (EUROPA PRESS) -

El Hospital Universitario de Jaén ha acogido este miércoles una jornada formativa sobre aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito biosanitario hospitalario, organizado en colaboración con la fundación para la gestión de la investigación biosanitaria de Andalucía Oriental (Fibao) y la Universidad de Jaén (UJA).

El encuentro ha contado con la presencia de la subdirectora del Hospital Universitario de Jaén, Ana Laura Ortega, la gerente de Fibao, Sarah Biel, junto a los ponentes de este encuentro. Duante el encuentro se han abordado dos aspectos: el procesamiento del lenguaje natural para la Inteligencia Artificial en Medicina y la Inteligencia Artificial para el análisis de datos en Medicina.

Han participado Alfonso Ureña López y María Teresa Martín Valdivia, catedráticos de la UJA, en el Área de Lenguajes y Sistemas Informáticos del Departamento de Informática; María José del Jesús Díaz, catedrática de la UJA en el Departamento de Informática, del Área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y María Dolores Pérez Godoy, profesora titular de la UJA en el Área de Sistemas Lenguajes y Sistemas Informáticos del departamento de Informática.

Se trata de la primera jornada, con carácter más general, que tiene como objetivo ofrecer un lugar de encuentro entre expertos en IA de la UJA, para dar a conocer las líneas de trabajo de los investigadores de la UJA, las iniciativas en las que ya están trabajando con diversas unidades del Hospital Universitario de Jaén y las vías para consolidar e incrementar esta colaboración entre la UJA y el Hospital Universitario de Jaén en el futuro.

En las próximas semanas, los investigadores de los grupos de la UJA y de los servicios del centro hospitalario van a continuar estos encuentros de trabajo.

Por su parte, el Servicio Andaluz de Salud (SAS) cuenta con varios proyectos en marcha utilizando la IA para abordajes como la optimización de cupos médicos en Atención Primaria, basándose en criterios más allá de la edad, como la morbilidad, o aspectos sociales; para el apoyo a la decisión clínica en la lectura de mamografías, así como para la dispensación de medicamentos.