Interpretabilidad, explicabilidad y auditabilidad de modelos de IA aplicados al cuidado de la salud

Dr. Vinicio Changoluisa

Universidad Politécnica Salesiana, sede Quito, Ecuador

Resumen/Abstract

El seminario aborda la interpretabilidad, explicabilidad y auditabilidad de modelos de IA aplicados a datos del cuidado de la salud, en un contexto donde el aprendizaje automático ha mejorado notablemente la clasificación y el análisis de señales y datos clínicos. Sin embargo, un elevado desempeño predictivo no garantiza que el modelo utilice información fisiológica o clínicamente relevante. Se estudiarán modelos lineales, métodos de perturbación y ablación, con énfasis en las dimensiones espacial, temporal y frecuencial, así como en la fidelidad, estabilidad, robustez y detección de artefactos o correlaciones espurias. Se presentarán aplicaciones tanto en datos electrofisiológicos como en datos tabulares asociados al síndrome nefrótico.

Curriculum ponente

El Dr. Vinicio Changoluisa es Profesor Titular de la Universidad Politécnica Salesiana, sede Quito, Ecuador. Su labor académica e investigadora se orienta al estudio de la actividad cerebral, el sistema nervioso y su relación con el comportamiento humano. Sus líneas de trabajo integran neurociencia computacional, inteligencia artificial, análisis de señales cerebrales e interfaces cerebro-computador. Su investigación aborda procesos cognitivos como atención, aprendizaje, memoria de trabajo y toma de decisiones en contextos de incertidumbre. A partir del análisis de sistemas biológicos y señales cerebrales, desarrolla algoritmos y soluciones tecnológicas aplicadas al cuidado de la salud, educación y neurotecnología.