Estantería de boletines bibliohemerográficos

Acceda a una amplia gama de publicaciones, recursos y servicios diseñados para facilitar y enriquecer su experiencia académica y profesional. Esta plataforma está dedicada a proporcionarle las herramientas y fuentes de información especializadas que necesita para desarrollar sus actividades de manera efectiva durante todo el período académico.

En la Biblioteca Digital de Seguridad Social (BiDiSS) podrá consultar desde artículos de investigación y libros electrónicos hasta bases de datos académicos y revistas especializadas.

Explore nuestras secciones, descubra las múltiples opciones a su disposición y aproveche al máximo todos los recursos que hemos preparado.

Publicaciones destacadas

Promoción de Libros
Portada del Libro 1

Acciones para la promoción de entornos seguros y saludables en América Latina y el Caribe

Revisión de acciones sobresalientes de promoción a la salud y la seguridad en el trabajo en seis países de América Latina y el Caribe (ALC) y las principales conclusiones de esas experiencias.

Consultar
Portada del Libro 2

Boletín Bibliohemerografico

Descubre las más recientes adquisiciones de nuestra biblioteca especializada en seguridad social

Consultar

Bibliografía especializada

Bibliografía
Libro 1
Erazo-Castillo , J., & De la A-Muñoz , S. (2023). Auditoría del futuro, la prospectiva y la inteligencia artificial para anticipar riesgos en las organizaciones. Novasinergia, 6(1), 105–119.
Ver documento >
Libro 2
OPS. (2023). Inteligencia Artificial. Organización Panamericana de la Salud.
Ver documento >
Libro 3
Ruiz, R. y Velásquez, J. (2023). Inteligencia artificial al servicio de la salud del futuro. Revista Médica Clínica Las Condes, 34 (1), pp. 84-91, ISSN: 0716- 8640
Ver documento >
Libro 12
Rodríguez, Y. S. (2023). Desafíos en el uso de la inteligencia artificial para el sector salud. Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research).
Ver documento >
Libro 8
Vélez, M., Gómez, C. y Osorio, M. (2022). Conceptos fundamentales y uso responsable de la inteligencia artificial en el sector público. Informe 2. Caracas: CAF.
Ver documento >
Libro 4
Masís Solís, J. J. (2022). La inteligencia artificial (AI) y el Derecho hoy. Revista De La Facultad De Derecho De México, 72(283), 271–294.
Ver documento >
Libro 5
Poyatos Chacón, M. F. (2022). Impacto de la IA y la robótica en la atención sociosanitaria. E-Revista Internacional De La Protección Social, 7(1), 102–130
Ver documento >
Libro 11
Wilson, L. y Marasoiu, M. (2022). The Development and Use of Chatbots in Public Health: Scoping Review. JMIR human factors, 9(4), e35882.
Ver documento >
Libro 6
Díaz, K. I. M., & Choque, M. M. S. (2021). Impacto y regulación de la inteligencia artificial en el ámbito sanitario. Revista IUS, 15(48).
Ver documento >
Libro 6
Glaze, K., Ho, D.E., Ray, G. y Tsang, C. (2021). Artificial Intelligence for Adjudication: The Social Security Administration and AI Governance. SSRN Electronic Journal.
Ver documento >
Libro 9
Väänänen, N. (2021). The digital transition of social security in Finland. Frontrunner experiencing headwinds? Ubezpieczenia Spoleczne. Teoria i praktyka.
Ver documento >
Libro 10
Xu L., et al. (2021). Chatbot for Health Care and Oncology Applications Using Artificial Intelligence and Machine Learning: Systematic Review. JMIR Cancer. 2021 Nov 29;7(4):e27850.
Ver documento >
Libro 13
Serna, M. S. (2021). Inteligencia artificial y gobernanza de datos en las administraciones públicas: reflexiones y evidencias para su desarrollo. Gestión y Análisis de Políticas Públicas, 20-32.
Ver documento >
Libro 14
Filgueiras, F. (2021). Inteligencia artificial en la administración Pública: ambigüedad y elección de sistemas de IA y desafíos de gobernanza digital. Revista del CLAD Reforma y Democracia, 79.
Ver documento >

Buenas prácticas en información

¿Qué son las normas APA?

El Plagio se refiere a la copia de palabras e ideas de otras personas sin reconocer ni mencionar la fuente de donde se extrajeron, mientras que una cita tiene la intención de «referir, anotar o mencionar los autores, texto o lugares que se alegan o discuten en lo que se dice o escribe» (RAE).

Leer más »

Feedly, una herramienta para organizar nuestros RSS

Ante el cierre del servicio Google Reader, ese servicio que nos permitía revisar los feeds de las novedades de los sitios web a los que estamos suscritos, tuve la impresión de que se acercaba el fín de los RSS, pero no fué así.

Actualmente existen buenos lectores de fuentes RSS, y uno de ellos es Feedly, que además ofrece aplicaciones para dispositivos móbiles, tanto para Android como para iOS.

Leer más »

Glosario especializado

Adversarial Network

Es un concepto amplio que implica el uso de una red neuronal para modelar la relación entre datos y etiquetas. En este contexto, la red neural es entrenada para aprender la relación entre los datos de entrada y las etiquetas deseadas, utilizando un enfoque competitivo para mejorar la precisión de la clasificación.

Memory Networks

Las redes de memoria son una arquitectura de red neuronal que utiliza una memoria externa para mejorar la retención de información y la capacidad de razonamiento de la red. Estos modelos están diseñados para recordar y recuperar información relevante de largo plazo durante el proceso de inferencia. Las redes de memoria han demostrado ser efectivas en tareas de razonamiento basadas en conocimiento y en el procesamiento de lenguaje natural.

Variational Autoencoder (VAE)

Modelo generativo en el aprendizaje
profundo que se utiliza para aprender
representaciones de datos de alta
dimensionalidad. A diferencia de un
autoencoder convencional, que aprende
una representación comprimida de
los datos de entrada, un VAE aprende
una distribución probabilística en el
espacio latente. Esto permite generar
nuevas muestras de datos similares
a las muestras de entrenamiento y es
útil en aplicaciones de generación de
imágenes, reconstrucción de datos y
modelado de distribuciones de datos
complejas.

Hierarchical Clustering (Agrupamiento Jerárquico)

Método de agrupamiento que crea jerarquías de clústeres. En este enfoque, los datos se agrupan en función de su similitud, y los clústeres se organizan en una estructura de árbol o dendrograma. Hay dos tipos principales de agrupamiento jerárquico: aglomerativo, donde cada observación comienza en su propio clúster y se fusionan gradualmente, y divisivo, donde todos los datos comienzan en un solo clúster y se dividen en clústeres más pequeños. Este enfoque es útil para explorar la estructura de los datos y visualizar relaciones de similitud entre observaciones.

Yottabyte

Unidad de medida de almacenamiento de datos equivalente a 1 trillón de terabytes o 10 24 bytes. Es una medida extremadamente grande y se utiliza para describir la capacidad de almacenamiento a escala masiva, como en el contexto de grandes centros de datos, almacenamiento en la nube y análisis de big data.

Fuzzy Logic

La lógica difusa es un sistema que maneja la incertidumbre en los datos, permitiendo representar y manipular conceptos vagos o imprecisos. A diferencia de la lógica tradicional, que opera con valores binarios (verdadero/falso), la lógica difusa permite la representación de grados de verdad, lo que la hace útil en situaciones donde las decisiones deben tomarse e condiciones inciertas o ambiguas.

Q-Learning

Algoritmo de aprendizaje por refuerzo utilizado en inteligencia artificial. Se utiliza para aprender una política óptima para tomar decisiones secuenciales en entornos basados en recompensas y penalizaciones. Q-Learning utiliza una función de valor llamada Q-function para estimar el valor esperado de una acción en un estado dado. El algoritmo ajusta iterativamente los valores de Q-function a medida que explora el entorno y aprende a maximizar las recompensas a largo plazo.

Fuente:

TN University. (2024). Diccionario sobre inteligencia artificial: 100 conceptos claves sobre sistemas inteligentes.

Ver documento completo >

Noticias relevantes

La Seguridad Social podrá reconocer de oficio una prestación cuando se cumplan requisitos sin necesidad de solicitarla - Demócrata

Entre otras medidas, la ministra de Inclusión, Elma Saiz, ha anunciado que la Seguridad Social podrá reconocer de oficio una prestación cuando se cumplan requisitos sin necesidad de solicitarla [...]

¿Cuál es el potencial de la IA para mejorar los sistemas de pensiones y seguridad social?

La 15º edición de Mercer CFA Institute Global Pension Index (MCGPI) examina el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar los sistemas de pensiones y seguridad social. [...]

Robots cotizando a la Seguridad Social | Tribuna

La irrupción de la inteligencia artificial en los procesos de producción plantea interrogantes y situaciones para los que no conviene seguir aferrados a normas laborales del pasado [...]

Cuando la IA se afilie a la Seguridad Social

La democratización de la IA abre una nueva frontera de experimentación que desdibuja los límites del mercado laboral tal y como se ha conocido hasta ahora. [...]

Suseso es parte de las instituciones públicas que participan del piloto para el uso responsable de inteligencia artificial

La Suseso es parte del piloto del proyecto Algoritmos Éticos, Responsables y Transparentes, desarrollado por GobLab de la Universidad Adolfo Ibáñez, que desde 2020 promueve la gestión ética de los datos y el desarrollo e [...]

La economía mundial transformada por la inteligencia artificial ha de beneficiar a la humanidad

La inteligencia artificial (IA) afectará a casi el 40% de los empleos en todo el mundo, reemplazando algunos y complementando otros. Para aprovechar este potencial, las políticas deben encontrar un fino equilibrio. [...]

El uso de la Inteligencia Artificial en el sistema público de salud es “oro puro”

Hoy tenemos instituciones precursoras, como los sistemas de seguridad social para los servidores públicos en los estados de Puebla y Estado de México, pero los servicios automatizados, donde se involucre inteligencia artificial, en poco tiempo [...]

Accesos rápidos

Ir al contenido