Examinando por Autor "Santos Colado, Alejandro"

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    DESARROLLO E INTEGRACIÓN DE UN PIPELINE DE ENTRENAMIENTO AUTOMÁTICO PARA MODELOS DE VISIÓN ARTIFICIAL EN PLATAFORMA WEB DE ANATOMÍA PATOLÓGICA
    (Universidad Rey Juan Carlos, 2024-07-23) Santos Colado, Alejandro
    Este trabajo de fin de grado se basa en el proyecto realizado durante mi estancia en la empresa Cells IA. Mi trabajo se centró en la creación de un método para automatizar el proceso de entrenamiento de las redes neuronales, utilizando la herramienta Pachyderm. La automatización del entrenamiento de redes neuronales es crucial para mejorar la eficiencia y precisión en el desarrollo de modelos de inteligen cia artificial. Este método tiene la capacidad de reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para entrenar modelos, permitiendo a los investigadores y profesionales del campo centrarse en la optimización y aplicación de estos modelos. La relevancia de este proyecto radica en su potencial para avanzar en la integración de la inteligencia artificial en la medicina. En la actualidad, la IA está transformando diversos aspectos del campo médico, desde el diagnóstico y tratamiento hasta la gestión de datos y la investigación. En particular, la patología, una disciplina fundamental para el diagnóstico de enfermedades, se beneficia enormemente de los avances en IA. La inteligencia artificial en patología permite el análisis automatizado de imágenes histológicas, lo que puede llevar a diagnósticos más rápidos y precisos. Esto es especialmente importante en enfermedades como el cáncer, donde el diagnóstico temprano y preciso puede significar la diferencia entre la vida y la muerte. Además, la IA puede ayudar a detectar patrones que po drían pasar desapercibidos para el ojo humano, proporcionando una segunda opinión valiosa y mejorando la precisión diagnóstica. Este trabajo no solo aporta un avance técnico en la automatización del entrenamiento de redes neuronales, sino que también tiene un impacto signi f icativo en la medicina actual.