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SaludEn Azure
Registro multicéntrico para estudiar el lupus en América Latina. Organiza instrumentos clínicos y seguimiento longitudinal con versiones por país.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL; JSON
Aprendizaje automático. No identificado en el motor revisado.
Otros métodos. Reglas de elegibilidad; cuestionarios inmutables y versionados; puntuación de instrumentos; persistencia relacional; trazabilidad de respuestas.
SaludEn Azure
Facilitar la valoración social y la investigación clínica mediante instrumentos configurables, rutas de respuesta y seguimiento de evaluaciones.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL; JSON
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Reglas condicionales; validación de campos; versiones de formularios; auditoría; autenticación y persistencia.
AmbienteInvestigación y desarrollo
Estudiar hábitats bentónicos en imágenes satelitales mediante segmentación profunda y evaluar su capacidad de generalización entre regiones.
Implementación. Python; PyTorch; CUDA mediante PyTorch
Aprendizaje automático. Sí: U-Net y DeepLabV3/ResNet50; entrenamiento supervisado de segmentación.
Otros métodos. Reproyección y alineación geográfica; teselado; máscaras; partición por regiones; IoU y evaluación por clase.
SaludEn Azure
Organizar registros longitudinales, consultas y hospitalizaciones para investigación colaborativa en reumatología.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL
Aprendizaje automático. No identificado en la estructura inspeccionada.
Otros métodos. Modelos relacionales; formularios y persistencia; organización de episodios clínicos.
SaludEn Azure
Estructurar instrumentos, respuestas y seguimiento de pacientes con lupus para apoyar estudios clínicos.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Ordenamiento de instrumentos; formularios; relaciones paciente-respuesta; vistas SQL de exportación.
SaludEn Azure
Recoger la evaluación de pacientes sobre la claridad y pertinencia de instrumentos de investigación.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL; JSON
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Formularios versionados; respuestas y retroalimentación por pregunta; validaciones; persistencia relacional; exportación SQL.
SaludEn Azure
Investigar las barreras y trayectorias que intervienen en el diagnóstico y tratamiento del lupus, y evaluar instrumentos para su medición.
Implementación. Python; Jupyter
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Frecuencias; moda; mediana; cuartiles e IQR; síntesis de comentarios; comparación de versiones del cuestionario.
SaludEn Azure
Sistematizar información de pacientes pediátricos y sus cuidadores mediante instrumentos de investigación y seguimiento.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL; JSON
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Cuestionarios JSON versionados; importación de definiciones; entidades relacionales; controles de captura.
DocenciaEn Azure
Recoger y analizar opiniones sobre experiencias de formación médica para comprender participación, aprendizaje percibido y oportunidades de mejora.
Implementación. C#; Razor/Blazor; SQL
Aprendizaje automático. No identificado.
Otros métodos. Verificación de participantes mediante hashes de correo; restricción de respuesta única; cuestionarios y almacenamiento.
MétodosInvestigación y desarrollo
Desarrollar y comparar estructuras espaciales aceleradas en GPU como base de simulación, búsqueda de vecindades y procesamiento de nubes de puntos.
Implementación. C++20; CUDA; GLSL
Aprendizaje automático. No.
Otros métodos. Claves Morton; ordenamiento y búsqueda de vecinos; SPH; densidad, presión y fuerzas; covarianza y distancia Mahalanobis; lectura OBJ/PLY; visualización OpenGL.
MétodosInvestigación y desarrollo
Construir conjuntos de referencia para visión deportiva con anotaciones, taxonomías y evaluación de acuerdo entre observadores.
Implementación. C#; Razor/Blazor; PostgreSQL; Python
Aprendizaje automático. No entrenamiento de ML implementado en la base revisada; prepara datos para modelos posteriores.
Otros métodos. Validación de taxonomías y asignaciones; metadatos de video/FFprobe; acuerdo Cohen kappa; IoU temporal.
AmbienteInvestigación y desarrollo
Integrar cartografía, población y modelos de interacción humano–mosquito para estudiar escenarios de propagación del dengue.
Implementación. Python; Jupyter
Aprendizaje automático. No identificado en los notebooks de preparación revisados.
Otros métodos. GeoPandas; NetworkX; integración de población, territorio y redes.
MétodosInvestigación y desarrollo
Caracterizar superficies a partir de su respuesta RGB bajo iluminaciones de distinto tono y comparar esa información con imágenes convencionales.
Implementación. C++; Python; OpenMP; Jupyter
Aprendizaje automático. No aprendizaje entrenado en el algoritmo revisado; asignación determinista de firmas.
Otros métodos. Diccionario global de firmas de 100 valores; comparación por tolerancia; normalización; media, desviación y CV; MAE/RMSE/SSIM; variante CPU paralela.
SaludInvestigación y desarrollo
Apoyar la transcripción local y la revisión cualitativa de entrevistas mediante reconocimiento de voz y herramientas de codificación humana.
Implementación. Python; JavaScript; HTML; SQLite
Aprendizaje automático. Sí: inferencia Whisper mediante faster-whisper; integración opcional de LLM local mediante Ollama.
Otros métodos. Segmentación temporal; almacenamiento local; codificación y revisión de transcripciones; exportación de resultados.
Reconstrucción y análisis de restos y objetos arqueológicos.
Conocer la herramienta
Modelado de elementos y relaciones en estudios de sindemia.
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