Aprendizaje Automático en One Health

Resumen

Explorar aplicaciones de aprendizaje automático en Una Salud, integrando la salud humana, animal y ambiental para una prevención y gestión holística de enfermedades.

Programa de estudio

• Introducción a One Health
Definición e importancia de One Health
La interacción entre la salud humana, animal y ambiental
Contexto histórico y estudios de caso
• Panorama general del Aprendizaje Automático
Fundamentos del aprendizaje automático
Algoritmos y modelos clave
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
• Aprendizaje Automático en la Salud Humana
Aplicaciones en la predicción y diagnóstico de enfermedades
Medicina personalizada
Estudios de caso
• Aprendizaje Automático en la Salud Animal
Diagnóstico veterinario
Monitoreo de vida silvestre y gestión de enfermedades
Estudios de caso
• Aprendizaje Automático en la Salud Ambiental
Monitoreo ambiental y control de contaminación
Modelado predictivo en el cambio climático y sus impactos en la salud
Estudios de caso
• Integración del Aprendizaje Automático en los Dominios de la Salud
Intercambio de datos y problemas de interoperabilidad
Colaboración multisectorial y sus desafíos
Modelado predictivo entre dominios
• Consideraciones Éticas y Legales
Preocupaciones de privacidad con los datos de salud
Sesgo e imparcialidad en los modelos de aprendizaje automático
Marcos regulatorios
• Herramientas y Marcos para Implementar ML en One Health
Visión general de herramientas y bibliotecas populares de aprendizaje automático
Sesiones prácticas con Python y R
Adquisición de datos y preprocesamiento
• Tendencias Futuras y Direcciones de Investigación
Tecnologías emergentes en One Health
El papel de la IA y el aprendizaje automático en iniciativas de salud global
Estudios de caso de investigación innovadora
• Proyecto Final
Diseño e implementación de una solución de aprendizaje automático para un problema de One Health
Desarrollo de propuestas y revisión por pares
Presentación final y evaluación

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Asignaturas

Ciencia de Datos