Comunidad Asociada Destacada - Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER)#
Esta publicación es parte de una serie que destaca a las Comunidades asociadas del Proyecto Catalyst, quienes están utilizando la infraestructura en la nube del Proyecto Catalyst para avanzar en diversos proyectos en las biociencias. Nuestras Comunidades asociadas también juegan un papel vital en la configuración de nuestro modelo de gobernanza, ayudándonos a sostener, escalar y maximizar el impacto en América Latina, África y comunidades desatendidas en todo el mundo.
En este post, Yalbi I. Balderas-Martínez comparte cómo la colaboración con el Proyecto Catalyst está impactando al Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias (INER) en México.
¿Podrías presentarte a nuestros lectores? Cuéntanos sobre tu organización/instituto/proyecto y sobre la investigación en la que está trabajando actualmente tu comunidad.
Nuestra comunidad se llama INER, ya que trabajamos en el Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias en la Ciudad de México. Nos enfocamos en la investigación y en la educación médica. Por ejemplo, actualmente estamos trabajando en un proyecto institucional relacionado con la detección de tromboembolismo pulmonar (TEP) utilizando un conjunto de datos DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
Estamos usando la Plataforma Catalyst para implementar algoritmos de aprendizaje automático que clasifiquen imágenes de radiología, con el objetivo de mejorar los resultados de los pacientes. Este proyecto también se utiliza para enseñar a los estudiantes de medicina cómo se puede implementar la inteligencia artificial en un entorno clínico público. Estimamos que más de 15 personas participarán en este proyecto.
“El Proyecto Catalyst nos está ayudando a colaborar de manera más eficiente y a trabajar de forma remota.”
¿Qué uso específico le están dando a la infraestructura en la nube? ¿Qué tipo de datos almacenan allí? ¿Qué paquetes de software utiliza tu comunidad?
En este momento, esta es una colaboración local que involucra a tres departamentos en el INER. Utilizamos Python con PyTorch, así como diferentes modelos de aprendizaje automático. Trabajamos con un conjunto de datos DICOM, archivos .jpg y .csv.
El Proyecto Catalyst nos está permitiendo trabajar de manera más eficiente y colaborativa, y también estamos planeando utilizar la plataforma para implementar talleres de inteligencia artificial.
¿Podrías contarnos cómo fue hasta ahora tu experiencia con el Proyecto Catalyst? Por ejemplo, ¿has participado en alguna capacitación ofrecida por Catalyst? ¿Qué es lo que has disfrutado más?
Hemos participado en todas las capacitaciones ofrecidas por Catalyst, incluidas la formación para Campeones y Campeonas del Hub, la capacitación para Instructores/as de The Carpentries ofrecida por MetaDocencia y el programa OLS Open Seeds.
Captura de pantalla del equipo INER-Catalyst colaborando de manera remota gracias al Proyecto Catalyst.#
Foto cortesía de Yalbi I. Balderas-Martinez.