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La deshumanización del derecho humano a la salud y la carencia de bioética ante la intervención de la inteligencia artificial
(J. Infante Z., 2025)
Infante Zamora, Julieta
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Aguirre Hernández, Jorge Manuel
El derecho a la salud es un derecho fundamental que garantiza el acceso a los servicios médicos de calidad, promoviendo el bienestar de las personas y la responsabilidad del Estado en su protección. Sin embargo, la falta de implementación de la bioética, junto con factores sociales, económicos, políticos y culturales dificultan su efectivo cumplimiento. Además, las revoluciones tecnológicas, como la inteligencia artificial en la medicina, aunque ofrece múltiples beneficios, puede afectar la interacción directa entre el personal de salud y el paciente. El uso de tecnología automatizada en diagnósticos y tratamientos puede generar una dependencia excesiva a la tecnología reduciendo la atención personalizada. Esto a su vez puede provocar una desconexión emocional entre el médico y el paciente. Como consecuencia, la atención médica corre el riesgo de deshumanizarse, restando importancia a la ética, al trato digno y a la protección de los derechos humanos del paciente, elementos que son esenciales para garantizar una atención integral y justa.
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Reconocimiento de actividades humanas con grandes datos: algoritmo de festín de pirañas para escalabilidad y entrenamiento de redes de hidrocarburos artificiales
(2020)
González Mora, José Guillermo
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HIRAM EREDIN PONCE ESPINOSA;376768
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Ponce, Hiram
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Campus Ciudad de México
En la actualidad el Reconocimiento de Actividades Humanas es un problema de investigación abierto con impacto en áreas médicas, de entretenimiento y seguridad, entre otras. Algunos de los mayores retos de este problema se encuentran en el manejo de conjuntos de datos con gran número de dimensiones y en la flexibilidad de los modelos de clasificación. Se han explorado soluciones utilizando aprendizaje automático, sobre los que destaca el algoritmo de Redes de Hidrocarburos Artificiales, por su robustez en la aproximación de soluciones para fenómenos con ruido presente y alta variación entre dimensiones. La solución propuesta en este documento pretende integrar un nuevo algoritmo metaheurístico y una estrategia de procesamiento paralelo para el entrenamiento de este modelo. El algoritmo presentado fue inspirado en el comportamiento de los cardúmenes de pirañas al momento de alimentarse, por lo que recibe el nombre de Algoritmo de Festín de Pirañas. El algoritmo incorpora dos funciones de actualización de movimiento, cuatro hiperparámetros ajustables entre los cuales existe un control de puntos de interés y una estrategia de incentivos y castigos para la política de exploración del algoritmo.
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Un enfoque basado en la visión para la detección de caídas utilizando múltiples cámaras y redes neuronales convolucionales: un caso de estudio en UP-Fall Detection Data-Set
(2019-12)
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HIRAM EREDIN PONCE ESPINOSA;376768
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JOSÉ SEBASTIÁN GUTIÉRREZ CALDERÓN;494470
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Ponce, Hiram
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Gutiérrez, Sebastián
Actualmente, el reconocimiento automático de caídas humanas es un tema de investigación importante para la visión por computadora y la comunidad de la inteligencia artificial. Para el análisis de imágenes, es común usar un enfoque basado en visión para la detección de caídas y sistemas de clasificación debido al aumento exponencial actual en el uso de cámaras. Además, las técnicas de deep learning han revolucionado las técnicas basadas en visión. Han sido consideradas robustas y confiables en la detección y clasificación de problemas, principalmente usando Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Recientemente, nuestro grupo de investigación lanzo un nuevo Data Set multimodal para la detección de caídas (Up-Fall Detecction dataset), y se requieren diferentes estudios de enfoques de modalidades para la detección y clasificación de caídas. Centrándonos solo en un enfoque basado en visión, en este articulo presentamos un sistema de detección de caídas basado en 2D CNN como método de inferencia y varias cámaras. Este enfoque analiza imágenes en marcos de ventana de tiempo fijo que extraen características utilizando un método de flujo óptico que obtiene información de movimiento relativo entre dos imágenes consecutivas. Para resultados experimentales, probamos este enfoque en nuestro dataset público. Los resultados mostraron que nuestra propuesta de enfoque basado en la visión múltiple detecta caídas humanas que alcanzan un 95.64% de precisión con una arquitectura de red CNN simple en comparación con otros métodos de vanguardia.
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