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Jocelyn Dunstan habla como experta en LT bajo el titular “La inteligencia artificial redefine la salud y seguridad laboral en Chile: un modelo preventivo más”

El medio La Tercera, quiso ir a fonda con respecto a cómo la IA se involucra de forma concreta y segura en el área de Salud. En la bajada: “Sensores inteligentes, algoritmos de predicción y monitoreo de salud en tiempo real marcan el nuevo paradigma de la prevención laboral, mientras empresas y autoridades enfrentan el reto de una implementación ética y segura”. Jocelyn Dunstan, académica DCC – IMC UC e investigadora IMFD & AC3E, habló como experta, dando a conocer cuál es la utilidad de esta tecnología en las tres principales áreas de la IA: la robótica, la visión por computador y el procesamiento del lenguaje natural. “La robótica puede apoyar labores que representan alto riesgo o esfuerzo físico excesivo para los trabajadores. La visión por computador permite detectar posturas inadecuadas o asistir a quienes deben vigilar múltiples cámaras. El procesamiento de lenguaje natural, en tanto, posibilita analizar grandes volúmenes de audio y texto para detectar patrones o extraer información clave, por ejemplo, en relatos de accidentes, tipificán-dolos de acuerdo a organismos internacionales”, señaló. Tras las declaraciones de otros expertos como por ejemplo en la industria minería, la IA también está ganando protagonismo dice el medio. De hecho, lPhilip Wood, director de Minería de Expande de Fundación Chile, comparte “Entre las herramientas más efectivas destacan las soluciones que recogen datos de sensores personales para monitorear signos vi-tales, niveles de cansancio o condiciones físicas. Esta información es especialmente crítica en operadores de maquinaria, permitiendo prever accidentes causados por fatiga o somnolencia“. A las declaraciones la académica UC J.Dunstan complementa que la IA incluso puede identificar alertas de salud mental a partir de textos o audios. Cabe destacar que la académica e investigadora, recientemente en materia de Políticas Públicas participó en la décimo novena edición del libro Propuestas para Chile donde se presentaron Ocho proyectos para mejorar el país: la UC lanza el libro Propuestas para Chile 2024. Específicamente en el proyecto Estrategias para la gestión y priorización de listas de espera oncológicas en el sistema de salud público chileno de Rodrigo Carrasco, José Peña Durán y Jocelyn Dunstan.(Fuente: https://politicaspublicas.uc.cl/noticia/ocho-proyectos-para-mejorar-el-pais-la-uc-lanza-el-libro-propuestas-para-chile-2024/) A continuación se encuentra la nota completa disponible:

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Jocelyn Dunstan participará del primer curso Procesamiento de Lenguaje Natural clínico para estudiantes y profesionales de la salud e ingeniería de Chile

Hasta el 15 de abril se encuentran abiertas las postulaciones al primer curso gratuito de Procesamiento de Lenguaje Natural clínico para estudiantes y profesionales de la salud e ingeniería de Chile en: https://plnclinico.imfd.cl/ El Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Clínico busca capacitar a ingenieros o personal del área de salud en la comprensión y aplicación de los conceptos clave del procesamiento de lenguaje natural (PLN). “Es una forma de describir el impacto transformador de estas tecnologías en las ciencias de la salud”. Entre quienes imparten el curso, está Fabian Villena, Académico de la Universidad San Sebastián, Cirujano-dentista, magíster en informática médica y candidato a doctor en computación; Jocelyn Dunstan Escudero, Académica de laPontificia Universidad Católica de Chile, Física, magíster en física y doctora en matemática aplicada; Claudio Aracena, Académico de la Universidad San Sebastián, Ingeniero civil industrial, magíster en tecnologías de la información y doctor en sistemas complejos de ingeniería; Luis Miranda, Físico y candidato a doctor en computación y Tamara Quiroga, Ingeniería matemática, magíster en economía y candidata a doctora en computación. En dos jornadas, los académicos combinarán teoría y práctica en clases expositivas y laboratorios de programación que permitirán a quienes participen, desarrollar habilidades fundamentales en el procesamiento de texto, modelamiento predictivo basado en fuentes no estructuradas y técnicas avanzadas para la extracción de información utilizando herramientas del estado del arte en inteligencia artificial. Este curso se ofrece de forma gratuita gracias al financiamiento otorgado por la Nations of The Americas Chapter of the Association of Computational Linguistics, Fondecyt y el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, e incluye financiamiento de viaje y alojamiento para las personas que no sean de la Región Metropolitana y sean seleccionadas en la fase de postulación. El proceso de postulación estará disponible hasta el día 15 de abril de 2025 en: https://bit.ly/PLN-IMFD Más información en: https://plnclinico.imfd.cl/ “Uno de los desafíos más importantes al querer utilizar diferentes herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de salud, es que la mayor parte de la información clínica de los y las pacientes está escrita en texto libre”, explica Fabian Villena, director del Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Clínico. “Pensemos por ejemplo, cuando llega un paciente a urgencias. El equipo a cargo está más preocupado del problema de salud que tenga la persona que de escribir correctamente en los formularios”. Esto también pasa con las abreviaciones y los códigos que se utilizan para identificar diferentes enfermedades y tratamientos, tales como HTA, ACO, etc: son muchas las variables y al momento de querer utilizar esta información, para estadísticas, comprender fenómenos o distribuir recursos, es complejo y presenta muchos desafíos para el personal de salud. Una herramienta clave para poder extraer información valiosa de estos datos es el uso de la tecnología llamada Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). “Es una de las herramientas que se utilizan en el área de inteligencia artificial, que nos permite procesar texto libre y además tener las precauciones necesarias en cuanto a privacidad y seguridad de los datos”, explica el experto. Créditos a Paula Silva (más información disponible en: https://imfd.cl)

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Equipo de NLP Integrado por académico y estudiantes DCC UC triunfa en IberLEF 2024

El equipo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) conformado por estudiantes del Departamento de Ciencia de la Computación (DCC UC), Instituto Milenio Fundamento de los Datos (IMFD) y el Centro Nacional de Investigación en Inteligencia Artificial (CENIA) obtuvieron el primer lugar en la shared task de IberLEF 2024 “Automatic detection and characterization of propaganda techniques and narratives from Diplomats of major power” en dos categorías. La competencia, denominada DIPROMATS 2024, desafió a los participantes a desarrollar sistemas avanzados para la detección y caracterización automática de técnicas de propaganda y narrativas en tweets emitidos por diplomáticos de potencias mundiales como Estados Unidos, Europa, Rusia y China. “La competencia consistió en diseñar sistemas para la detección automática de técnicas de propaganda en lenguaje natural en específico en comentarios que se producen en redes sociales, el data set con el cual se trabajó corresponde a un Data que se construyó específicamente para esta competencia y que consiste en tweets extraídos desde cuentas de políticos y diplomáticos importantes de las grandes potencias del mundo como Estados Unidos, Europa, Rusia y China.” según explicó el académico Marcelo Mendoza. El equipo, conformado por Miguel Fernández (IMFD y doctorado DCC UC), Maximiliano Ojeda (IMFD y doctorado DCC UC), Lilly Guevara (CENIA RL5 e Ingeniería USM), Diego Varela (CENIA RL5 e Ingeniería USM) y Marcelo Mendoza (académico DCC UC e investigador IMFD y CENIA), alcanzaron el primer lugar en dos categorías clave de la competencia y obtuvieron posiciones destacadas en todas las demás categorías. Su éxito los hizo recibir la invitación para presentar su solución en el evento que se llevará a cabo del 24 al 26 de septiembre en Valladolid, España. Marcelo Mendoza, miembro del equipo, comentó que: “Como los mensajes vienen de distintos países, hay algunos que son en castellano y otros que son en inglés. Entonces la competencia se evalúa en tres categorías uno que es bilingüe, inglés y español, nosotros ganamos en inglés y en bilingüe, en español ocupamos podio es decir, llegamos o en segundo o en tercer lugar en todas las otras tareas”. DIPROMATS 2024 no solo se centró en identificar técnicas de propaganda, sino también en analizar las narrativas subyacentes utilizadas para influir en las percepciones políticas. Esta edición ampliada de la competencia buscó mejorar la comprensión y detección de campañas de desinformación a través de un análisis exhaustivo de tweets en inglés y español de autoridades diplomáticas. La competencia dividió las tareas en dos principales: Cabe destacar que IberLEF 2024 tiene como objetivo el alentar a la comunidad de investigadores e investigadoras a organizar tareas competiticas de procesamiento, comprensión y generación de texto, para así definir nuevos retos de investigación y avanzar en los desafíos de Procesamiento del Lenguaje Natural.

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