Salud, Inteligencia Artificial y Simulación,
punto de encuentro


Descripción general

La detección precoz de enfermedades y/o trastornos es fundamental para mejorar la calidad de vida de las personas y aumentar la esperanza de vida de la población. El uso de la tecnología ha impulsado una nueva era en el sector médico que potencia la capacidad de diagnóstico con el objetivo de obtener mejores resultados en menor tiempo. La metamorfosis tecnológica permite extender el espectro de soluciones en un amplio rango de ámbitos en medicina, desde el análisis de imágenes y señales hasta el desarrollo de equipos electrónicos. En este seminario virtual presentamos las técnicas y herramientas que se pueden emplear en el sector biomédico, como por ejemplo el desarrollo de algoritmos basados en Inteligencia Artificial y el desarrollo, simulación y validación de Equipos Electrónicos Biomédicos. Mostraremos algunos casos de uso aplicados a la industria.

Lo más destacado

  • Uso de Apps para facilitar la codificación y reducir el tiempo de desarrollo
  • Deep Learning aplicado a señales e imágenes biomédicas
  • Diseño basado en modelos y simulación para equipos biomédicos
  • Verificación y validación de código en la industria de biomedicina

Acerca del presentador o presentadores

En su papel de ingeniero de aplicaciones, José Barriga da soporte a los usuarios de MATLAB en temas como el procesado de datos y aprendizaje automático. Antes de unirse a MathWorks, trabajó en el sector ferroviario dónde desarrolló sistemas de control, sensores y equipos de visión artificial. José Barriga estudió ingeniería de telecomunicaciones en la Universidad de Alcalá de Henares e investigó en la detección y seguimiento de objetos en secuencias de video.

María Fernández es ingeniera de aplicación dentro de MathWorks, especializada en las áreas de simulación, diseño de sistemas de control, modelado físico y verificación, validación e implementación de dichos sistemas. Antes de empezar en MathWorks en 2019, trabajó en GMV como desarrolladora de software para aplicaciones de GNSS y colaboró con DLR en el grupo de investigación exoplanetaria. María es Ingeniera Aeroespacial por la Universidad Carlos III de Madrid y Máster en Ingeniería Aeroespacial, con especialidad en exploración espacial por la Universidad Técnica de Delft.

Programa

Hora Título
10:00 – 10:10 Introducción y bienvenida
10:10 – 10:55
  • Accede a tus datos donde quieran que estén
    • Fuentes de datos SW
    • Fuentes de datos HW
  • Desarrollo de soluciones basadas en Deep Learning
    • Análisis y pre-procesado de imágenes y señales
    • Modelado de la red de Deep Learning
  • Paso a producción de la solución
    • Aplicaciones con panel de control desarrollado en MATLAB
    • Aplicaciones empresariales desplegadas en el Cloud
10:55 – 11:00 Preguntas y respuestas
11:00 – 11:05 Descanso
11:05 – 11:50
  • Diseño Basado en Modelos para el sector médico
    • Retos en el desarrollo de software para equipos médicos
    • Beneficios del Diseño Basado en Modelos
  • Verificación & Validación para equipos médicos
    • Flujo de trabajo para Diseño Basado en Modelos
    • Verificación de código C/C++ tanto escrito a mano como generado automáticamente
  • Mantenimiento Predictivo
    • ¿Qué es el Mantenimiento Predictivo y qué retos presenta?
11:50 – 12:00 Preguntas y respuestas

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