Sistema de Referencia Basado en Inteligencia Artificial para Pacientes con Retinopatía Diabética en Jalisco

El sistema tiene como objetivo “evaluar el mayor número de personas de forma rápida y sin la necesidad de un especialista, con el fin de detectar oportunamente casos de Retinopatía Diabética” (ANIA, 2024a). Para ello, se implementaron módelos de inteligencia artificial “dedicados a realizar el entrenamiento y las validaciones de más de 90k imágenes de fondo de retina” (The Future Society et al., 2020).

País

México

Entidad pública

Gobierno de Jalisco

Ubicación en la estructura del Estado

Ejecutivo

Nivel

Subnacional

Clasificación COFOG

Servicios Públicos Generales

Palabra clave

Detección de anomalías

Usa datos personales

Estado conocido del proyecto

En funcionamiento

Potencial aporte a ODS

3

Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)

Servicios públicos y participación

Tipo de interacción (sí, no)

G2C

G2B

No

G2G

Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)

1. Reconocimiento

2. Detección de eventos

3. Predicción

No

4. Personalización

No

5. Soporte de interacción

No

6. Optimización orientada a objetivos

No

7. Razonamiento con estructura de conocimiento

¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)

Nombre del repositorio

Repositorio Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) de México

Fuentes primarias y secundarias del repositorio

ANIA. (2024a). Resumen proyectos de IA en el Gobierno de Jalisco. https://www.ania.org.mx/_files/ugd/447d95_d119c02460d74942b74b656d0f960ffb.pdf

The Future Society, GPAI, & CEMIA. (2020). Areas for future action in the responsible AI ecosystem. https://thefuturesociety.org/wp-content/uploads/2021/02/Areas-for-Future-Action-in-the-Responsible-AI-Ecosystem.pdf

 

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Repositorio

Sistemas de IA en América Latina y el Caribe

Tipo de interacción

Clasificación OCDE por tipo de tarea