El Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje de Datos (CICADA) realizó un nuevo Seminario Itinerante, esta vez en el marco de la Semana Académica del Hospital de Clínicas (HC), evento que apunta a conocer y dar a conocer muchas de las actividades de investigación, asistencia, enseñanza y extensión que se desarrollan en el hospital universitario.
El Seminario, que tuvo lugar este miércoles 26 de septiembre, fue presentado por Mauricio Cuello, director académico del Hospital, y Federico Lecumberry, miembro de nuestro Grupo Coordinador, quien presentó a CICADA como un espacio académico que potencia la investigación, intercambio, formación y divulgación en el área del análisis de datos.
La actividad contó con la presentación de Francisco de Izaguirre, donde resumió potenciales proyectos de investigación en la materia, de Maine Fariello y Lucía Spangenberg, quienes expusieron sobre análisis de datos genómicos , y de Matías Arim, que presentó sobre estados, vigilancia y manejo de una pandemia.
Este Seminario Itinerante es producto de “colaboraciones y de intereses comunes en el área de aplicación de ciencia de datos y aprendizaje automático en particular para el área de salud”, explicó Federico Lecumberry al final de la actividad, quien destacó el “enorme” potencial de trabajo que existe en el Hospital de Clínicas en materia de ciencia de datos y aprendizaje automático.
“Las posibilidades de aplicación son casi todas las que se pueden ocurrir relacionadas con Salud desde nuestras disciplinas”, dijo, y agregó: “(El HC) tienen una capacidad de generación de datos clínicos que es única en el país. Entonces, hay una potencial de extracción de información a través de métodos de análisis de datos que permite apoyar la toma de decisiones con un respaldo cuantitativo; siempre teniendo en cuenta que es un área donde es necesario preservar la privacidad y seguridad de los datos personales. Esto suma más desafíos al procesamiento”.
El seminario despertó el intercambio con quienes asistieron, sobre todo en materia de estudios genómicos, en aspectos metodológicos y en la necesidad de formación, sobre todo en “cómo romper la barrera disciplinar, de generar etapas de formación para el personal del Clínicas en temas de ciencia de datos e inteligencia artificial”.