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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

Gradient Descent

Algoritmo de optimización utilizado para minimizar una función de pérdida en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. El algoritmo funciona ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección opuesta al gradiente de la función de pérdida, lo que permite encontrar los valores óptimos de los parámetros que minimizan la pérdida.

Zero-Shot Learning

Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.

Dendrograma

Es una representación gráfica de los resultados de un análisis de agrupamiento jerárquico en datos. En este tipo de análisis, los datos se agrupan en clústeres* o grupos en función de sus similitudes. El dendrograma muestra la estructura jerárquica de estos clústeres, donde los elementos más similares se agrupan juntos en niveles inferiores del dendrograma, mientras que los elementos menos similares se agrupan en niveles superiores. Es una herramienta útil para visualizar la estructura de los datos y comprender las relaciones entre los elementos.

Pruning

Es el proceso de eliminación de conexiones no esenciales en redes neuronales para optimizar el rendimiento y la eficiencia del modelo. Durante el pruning, se identifican y eliminan las conexiones menos importantes o redundantes en la red neuronal, lo que reduce la complejidad del modelo y el costo computacional asociado con su ejecución. El pruning puede ayudar a mejorar la generalización del modelo y reducir el riesgo de overfitting.

Bias (Sesgo)

En el contexto de aprendizaje automático, se refiere al prejuicio en los datos de entrenamiento que afecta la objetividad del modelo. Puede surgir de diversas fuentes, como la selección de datos sesgada, y puede resultar en decisiones o predicciones inexactas y discriminatorias.

Federated Learning

Es un modelo de aprendizaje colaborativo donde el modelo de inteligencia artificial se entrena en dispositivos locales, como teléfonos móviles o dispositivos IoT, en lugar de enviar datos a un servidor centralizado. En lugar de entrenar el modelo con datos centralizados, se envían algoritmos de aprendizaje al dispositivo, donde se entrena el modelo localmente. Luego, los modelos locales se combinan para crear un modelo global actualizado. Este enfoque permite el entrenamiento de modelos sin comprometer la privacidad de los datos, ya que los datos permanecen en el dispositivo del usuario.

Modelo Predictivo

Utiliza datos históricos para prever eventos futuros. Estos modelos son utilizados en una amplia gama de aplicaciones, como pronósticos meteorológicos, análisis de riesgos financieros, recomendaciones de productos, diagnósticos médicos, entre otros. Los modelos predictivos pueden ser construidos utilizando diferentes técnicas de aprendizaje automático, como regresión, clasificación, series temporales, entre otras.

Fuente:

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

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