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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.

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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.
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Libro 2
OPS. (2023). Inteligencia Artificial. Organización Panamericana de la Salud.
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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
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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).
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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.
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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.
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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
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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.
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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).
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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.
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Libro 9
Väänänen, N. (2021). The digital transition of social security in Finland. Frontrunner experiencing headwinds? Ubezpieczenia Spoleczne. Teoria i praktyka.
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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.
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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.
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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.
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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).

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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.

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Glosario especializado

Juego Estratégico

Aplicaciones de la inteligencia artificial en juegos que involucran toma de decisiones y estrategia, como el ajedrez, el Go y el póker. Estos juegos son desafiantes para los sistemas de IA debido a la complejidad de las opciones y las posibles acciones que pueden tomar los jugadores. Los avances en la inteligencia artificial en juegos estratégicos han llevado a la creación de programas que pueden competir e incluso superar a los mejores jugadores humanos en ciertos juegos.

Natural Language Processing (NLP)

Campo de la inteligencia artificial que aborda la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. NLP se centra en la comprensión, interpretación y generación de lenguaje humano de manera automatizada. Algunas aplicaciones comunes de NLP incluyen análisis de sentimientos, traducción automática, reconocimiento de voz, extracción de información, entre otros.

Precision-Recall Curve

Método de reducción de dimensionalidad utilizado para simplificar conjuntos de datos manteniendo la mayor cantidad posible de información. PCA transforma el conjunto de datos original en un conjunto de componentes principales, que son combinaciones lineales de las variables originales. Estas componentes principales capturan la variabilidad de los datos de manera ordenada, lo que facilita la visualización y el análisis de datos de alta dimensión.

Quantization

Técnica utilizada para reducir la precisión de los números en modelos de aprendizaje automático. Esto se logra mediante la representación de números con menos bits de precisión, lo que reduce el tamaño del modelo y la cantidad de recursos computacionales necesarios para su ejecución. La cuantificación puede mejorar la eficiencia y la velocidad de los modelos, especialmente en dispositivos con recursos limitados como dispositivos móviles o sistemas embebidos.

Imbalanced Dataset

Conjunto de datos desbalanceado
es aquel donde las clases tienen
cantidades significativamente
diferentes de ejemplos. Esto puede
ocurrir en situaciones donde una clase
es mucho más común que otras, lo que
puede sesgar el rendimiento del modelo
hacia la clase dominante. Manejar
conjuntos de datos desbalanceados es
importante en el aprendizaje automático
para evitar que el modelo ignore las
clases minoritarias y tome decisiones
sesgadas.

Autoencoder

Es una red neuronal utilizada para la reducción de dimensionalidad* y la generación de datos. Consiste en una arquitectura simétrica en la que la entrada y la salida son similares, y cuenta con una capa interna llamada
“código latente”. Es útil para aprender representaciones compactas de datos y para la generación de nuevos datos
similares a los de entrada.

Reinforcement Learning

Es un paradigma de aprendizaje donde un agente aprende a tomar decisiones secuenciales para maximizar una recompensa acumulada en un entorno dado. El agente toma acciones en el entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones en función de las acciones que realiza. El objetivo del aprendizaje por refuerzo es aprender una política óptima para tomar decisiones que maximicen la recompensa a largo plazo.

Fuente:

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

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