Nuevo seminario de la serie “Nuevas soluciones con Big Data” organizados por el UC3M-Santander Big Data Institute (IBiDat) donde se presentarán problemas reales en distintos campos y la solución aportada utilizando todos los datos disponibles. Los seminarios intentan ser un punto de encuentro de profesionales y académicos para presentar problemas y analizar posibles soluciones basadas en Big Data.

El siguiente seminario será el viernes 30 de mayo a las 12:00 y finalizará a las 13:30. Será en formato presencial y on-line. Se impartirá en el campus de la Universidad Carlos III, en  Getafe, en la sala 14.0.11.

En esta ocasión el seminario tendrá como título “De los datos a las decisiones: el papel del machine learning en la investigación biomédica” y será impartido por Silvia Pineda, Profesora Ayudante Doctor del departamento de estadística y ciencia de datos de la facultad de estadística de la UCM e Investigadora Principal del grupo “Biomedical Data Science & Biostatistics”.

Resumen:

El auge de las tecnologías ómicas —como la genómica, transcriptómica o microbiómica— ha dado lugar a volúmenes masivos de datos que, junto con fuentes no-ómicas como los registros hospitalarios o los estudios de cohortes, plantean nuevos desafíos para el análisis biomédico. Las técnicas estadísticas tradicionales a menudo resultan insuficientes para capturar la complejidad inherente a estos datos de alta dimensión. En este contexto, el machine learning emerge como una herramienta clave para transformar esta información en conocimiento útil para la toma de decisiones en medicina. A partir de ejemplos en enfermedades complejas como el cáncer o el rechazo de trasplantes, se explorarán enfoques que permiten enfrentar estos retos, con el objetivo de desarrollar modelos que no solo predigan con precisión, sino que también favorezcan la interpretación y su posible utilidad clínica.

Será en español.

Los seminarios son de carácter abierto y gratuito, están organizados por Celia Rico (instituto.bigdata@uc3m.es) a la que puedes dirigirte para información adicional.

Se agradece confirmación de asistencia rellenando el siguiente formulario.