Modelos médicos con Inteligencia Artificial médica usando TensorFlow – Tutorial

El aprendizaje automático está transformando muchos sectores, incluido el de la Sanidad. La inteligencia artificial está desempeñando un papel fundamental a la hora de salvar vidas y mejorar los resultados de los pacientes. Y es más fácil de lo que crees empezar a aplicar modelos de IA a la imagen médica.

Ya está disponble un curso en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñará a construir y evaluar modelos de IA médica con TensorFlow.

El Dr. Jason Adleberg imparte este curso. Él es un radiólogo en la ciudad de Nueva York y un programador experto, lo que lo convierte en el instructor perfecto para guiarlo a través de este curso.

Analisis de imagenes radiográficas usando modelos médicos de Inteligencia Artificial

 

En este curso práctico, aprenderás a construir y evaluar modelos de IA utilizando TensorFlow, uno de los marcos de aprendizaje automático más populares y potentes. El curso está estructurado en dos partes, que ofrecen tanto conocimientos teóricos como aplicaciones prácticas.

Parte 1: Construir y entrenar modelos TensorFlow

Esta sección comienza con lo básico, guiándote paso a paso para construir y entrenar un modelo TensorFlow simple pero efectivo. Aprenderás los conceptos fundamentales de TensorFlow, obtendrá información sobre la arquitectura del modelo y descubrirá varias técnicas para optimizar el rendimiento del modelo. La experiencia del Dr. Adleberg te ayudará a comprender lo esencial del desarrollo de modelos de IA médica.

Parte 2: Evaluación de modelos de IA médica

Una vez que domines la creación de modelos, aprenderá a evaluarlos. En esta parte del curso, se explorarán métricas clave como AUC (área bajo la curva), sensibilidad y especificidad. Estas métricas desempeñan un papel fundamental en la evaluación de la precisión y fiabilidad de los modelos, especialmente en el ámbito clínico.

Estas son las secciones del curso que cubren las dos partes anteriores.

  • Introducción a Google Colab
  • Datos sobre las radiografías de tórax
  • Definición de un problema
  • Preparación de los datos
  • Entrenamiento del modelo
  • Ejecución del modelo
  • Evaluación del rendimiento
  • Estadísticas: Histograma, sensibilidad y especificidad
  • Estadísticas Curva AUC
  • Guardar nuestro modelo

Puedes ver el curso completo en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org (1 hora).

Fuente: https://www.freecodecamp.org/news/medical-ai-models-with-tensorflow-tutorial/

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