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Recent Submissions
Desarrollo de un Sistema Interactivo de Interconexión y Análisis de Imágenes DICOM con Retroalimentación Médica
(Departamento de Informática y Automática. Universidad de Salamanca, 2025-03-19) Santos Blázquez, Pablo; García-Peñalvo, Francisco José; Vázquez-Ingelmo, Andrea
La segmentación precisa de estructuras cardíacas en imágenes médicas es crucial para un diagnóstico y tratamiento efectivos. Este pro-yecto presenta el desarrollo de "dAIcom", una plataforma web interactiva para la visualización, anotación y análisis de imágenes DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine), mejorando la colaboración multidisciplinaria y la retroalimentación médica. Para ello, se ha integra-do un modelo de inteligencia artificial basado en la arquitectura UNET, entrenado específicamente para segmentar estructuras cardíacas como el ventrículo izquierdo, la aurícula izquierda y el miocardio en imágenes obtenidas mediante el uso de ultrasonidos (ecocardiografías). Con el fin de evaluar el rendimiento y la adaptabilidad del modelo, se han reali-zado tres experimentos de reentrenamiento. Los resultados revelan que un mayor número de imágenes y anotaciones mejora significativamente la capacidad de generalización del modelo, reduciendo el sobreajuste. Además, se desarrolla un sistema PACS (Picture Archiving and Commu-nication System) para gestionar y almacenar eficientemente las imágenes DICOM, asegurando la interoperabilidad y el almacenamiento seguro de los datos médicos. A lo largo del trabajo se han identificado diversos desafíos, incluyendo dificultades para obtener imágenes médicas debido a restricciones de confidencialidad y limitaciones computacionales. El trabajo futuro se centra en ampliar el conjunto de datos, optimizar los hiperparámetros y mejorar el proceso de anotación para incrementar la robustez y relevancia clínica del sistema. Estos esfuerzos buscan asegurar que la plataforma "dAIcom"no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también clínicamente útil para mejorar la atención médica.
Finetune a un LLM para la creación de chats de apoyo al aprendizaje. Caso de estudio para la Ingeniería de Software
(Departamento de Informática y Automática. Universidad de Salamanca, 2025-03-19) López Gómez, Juan José; García-Peñalvo, Francisco José; García-Holgado, Alicia
El avance continuo en la inteligencia artificial ha provocado un aumento de la popularidad y usos en distintas disciplinas de los modelos de lenguaje a gran escala, ofreciendo oportunidades sin precedentes en la educación mediante desarrollo de Chatbots debido a la flexibilidad y facilidad de interacción mediante lenguaje natural. En la actualidad el desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala está liderado por la empresa OpenAI con sus modelos ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 y el reciente ChatGPT-4o; otras empresas están tratando de desarrollar sus modelos de código libre para poder competir con los modelos privados de OpenAI. Haciendo uso de estos modelos de código libre esta investigación pretende abordar el desarrollo, y la comparación con los modelos privados mencionados, de un modelo de lenguaje a gran escala de código libre que será especializado mediante un proceso de finetuning realizado con un conjunto de datos, o corpus, desarrollado tanto en inglés como en español para poder observar cómo varía el comportamiento enfocado en la disciplina de la Ingeniería de Software. Los modelos de lenguaje a gran escala desarrollados, y el corpus creado para la especialización, como resultado de la investigación cumplen la función de poderse utilizar como herramientas de apoyo al aprendizaje para los estudiantes, pero la conclusión que se obtiene es que el proceso de especialización que se lleve a cabo no es viable si no se tiene un conjunto de datos con la calidad suficiente y el hardware necesario para ello no se van a poder obtener resultados como los que ofrecen los modelos de OpenAI tanto en su versión gratuita como en su versión de pago para ser utilizados como herramientas de apoyo al estudiante en la disciplina de la Ingeniería de Software.
Conferencia de Clausura. Transformación Digital en Ciencias de la Salud: retos y oportunidades
(Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional. Universidad de Burgos, 2025-03-17) García-Peñalvo, Francisco José
García-Peñalvo, F. J. (2025). Conferencia de Clausura. Transformación Digital en Ciencias de la Salud: retos y oportunidades / Closing Conference. Digital Transformation in Health Sciences: challenges and opportunities. In M. C. S. Manzanares, M. C. E. Llamazares, & L. A. Martínez (Eds.), Actas de las I Jornadas Internacionales de Atención Temprana y Tecnología en el Siglo XXI. Evento Multiplicador del Proyecto eEARLYCARE-T (Burgos, España 2-3 de octubre 2024) / Proceedings of the 1st International Conference on Early Care and Technology in the 21st Century. Multiplier Event of the eEARLYCARE-T project (Burgos, Spain, 2-3 October 2024) (pp. 341-371). Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional. Universidad de Burgos.
Recursos docentes de la asignatura Procesos y Métodos de Modelado para la Ingeniería Web y Web Semántica. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso 2024-2025
(Grupo GRIAL, 2025-03-14) García-Peñalvo, Francisco José
Recursos docentes de la asignatura Procesos y Métodos de Modelado para la Ingeniería Web y Web Semántica. Máster Universitario en Sistemas Inteligentes. Curso 2024-2025
Universidad de Salamanca, 2025
Hacia una pedagogía aumentada: el papel de la IA en la personalización del aprendizaje
(Universidad Internacional de la Rioja, 2024-12-20) García-Peñalvo, Francisco José
La personalización del aprendizaje es una necesidad pedagógica por razones obvias. Los estudiantes aprenden mejor cuando los contenidos y métodos se adaptan a sus necesidades específicas; y, desde el punto de vista social, la personalización reduce brechas educativas y promueve la equidad en el aula. Hace tiempo que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado para lograr que la personalización del aprendizaje deje de ser una utopía. Sin embargo, una tecnología más avanzada (la llamada inteligencia artificial generativa) ha supuesto un paso más. Gracias a los grandes modelos de lenguaje (Large Language Models: LLM), la IA generativa no se limita a analizar y adaptar, sino que además crea: genera textos, ejercicios, simulaciones y recursos educativos personalizados con una precisión muy superior a lo alcanzado previamente. Lo cual reporta ventajas para el estudiante: le permite interactuar con tutores o asistentes virtuales avanzados que no solo responden a preguntas, sino que también ofrecen explicaciones adaptadas a su nivel de comprensión. Y al docente le permite crear actividades y evaluaciones personalizadas para diferentes grupos; y medir con más precisión el progreso de sus estudiantes, valorando más las habilidades prácticas y la creatividad, lo que se traducirá en una preparación del futuro egresado ante los desafíos del mundo real.