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Lou Oberndorf crea el Premio Oberndorf de Estudios Clínicos sobre Inteligencia Artificial

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Lou Oberndorf crea el Premio Oberndorf de Estudios Clínicos sobre Inteligencia Artificial

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El año pasado, Lou Oberndorf, Presidente y Consejero Delegado de la OEI, instituyó en la Universidad de Florida el Oberndorf Clinical Artificial Intelligence Scholars Award, el primer premio de esta universidad centrado en la IA. El premio crea un fondo de dotación que se desembolsará a perpetuidad como premio monetario para estudiantes de medicina de segundo, tercer o cuarto año que trabajen en proyectos de investigación en equipo centrados en la IA.

El premio es un ejemplo del compromiso de la universidad de hacer de la IA la pieza central de una iniciativa a largo plazo para apoyar los esfuerzos de investigación de vanguardia y un enfoque transformador de su plan de estudios.

"Cuando consideré el poder potencial de la IA que podría aprovecharse para la atención sanitaria y la investigación innovadora que se está llevando a cabo en nuestro centro académico de salud de la UF, vi una oportunidad de mejorar la reputación y la posición de la universidad y de hacer el bien al mismo tiempo", dijo Oberndorf. "La verdadera emoción llegó cuando nos enteramos de la energía que se estaba creando entre los estudiantes de medicina y los equipos que se estaban formando. Fue entonces cuando se me ocurrió la idea: hagamos algo para reconocerles, recompensarles y motivarles para que hagan cosas realmente interesantes"

La donación se anunció en la 13ª Celebración anual de la Investigación de la Facultad de Medicina de la UF en febrero de 2023, un evento de dos días que destaca las becas pioneras en toda la Facultad de Medicina.

En su año inaugural, seis estudiantes con ideas creativas e impactantes fueron seleccionados como beneficiarios del Premio Oberndorf de Becas de Inteligencia Artificial Clínica. Los estudiantes y sus proyectos son:

Justin Daniels - Desarrollo de un modelo de IA para la detección basada en ultrasonidos del estómago y su contenido

Danielle Snyder - Precisión en la predicción: Aprovechamiento del aprendizaje automático para un modelo innovador de predicción de la endometriosis

Maisha Akbar - IA para la salud mundial: Desarrollo de IA para la detección del cáncer de cuello de útero en mujeres haitianas de ascendencia africana.

Sean Kwak - Desarrollo de un modelo de IA para automatizar la segmentación de estructuras dermatohistológicas clave.

Gabriel Flambert - Uso de la IA para una oncología equitativa: Un modelo de aprendizaje automático para determinar el estado del receptor hormonal en el cáncer de mama entre las mujeres afrodescendientes de Haití.

Daniel Stribling - Individualized Deep Neural Network oncomiR Target Prediction for Personalized Cancer Therapy.