Seminario 22 de Agosto 2023

Dra Javiera Leniz M.
Doctor en Medicina, Maestría en Ciencias, Maestría en Salud, Doctorado


Título: Big data e investigación en salud: desafíos y oportunidades en Chile


Resumen: Los datos de salud, también conocidos como datos de rutina, han ganado un espacio importante en
investigación epidemiológica en los últimos años. El volumen de datos acumulados, junto con la
La evolución del uso de la tecnología en salud ha hecho que esta información sea particularmente atractiva para
investigación. En esta charla discutiremos el uso de grandes bases de datos clínicas y administrativas en salud.
en investigaciones relacionadas con los cuidados al final de la vida, en el contexto de la experiencia de nuestro disertante invitado
con el uso de registros clínicos y administrativos en el Reino Unido y Chile. La discusión será
considerar las fortalezas, oportunidades y limitaciones del uso de datos de salud en general y cómo
podemos avanzar en este ámbito en Chile.

Biografía: Javiera Léniz es especialista en medicina familiar, Magíster en Epidemiología y Salud Pública
y doctorado en Cuidados Paliativos del King's College London en Reino Unido. Fue investigadora en el
Cicely Saunders Institute of Palliative Care (King's College London) donde trabajó haciendo
investigación en personas con demencia al final de la vida con registros clínicos y administrativos en el
REINO UNIDO. Actualmente es docente del Departamento de Salud Pública de la PUC. Su línea de investigación
se centra en la evaluación de la calidad de vida al final de la vida, deterioro cognitivo, atención primaria
y el uso de registros clínicos y administrativos en la investigación.

Javier Ernesto Bisbal Zenteno


Título: Inteligencia artificial y física avanzadas para un posprocesamiento mejorado de resonancia magnética de flujo 4D.


Resumen: Imágenes por resonancia magnética de cuatro dimensiones, también conocida como “MRI de flujo 4D”,
proporciona un campo de velocidad resuelto en el tiempo en una región volumétrica de interés. En el contexto del corazón
Imágenes, la resonancia magnética de flujo 4D ofrece parámetros hemodinámicos avanzados para caracterizar enfermedades cardiovasculares.
enfermedades. Sin embargo, la resonancia magnética de flujo 4D sufre de múltiples fuentes de ruido, así como
pasos de posprocesamiento que requieren mucho tiempo y dependen del usuario. I En mi investigación, me estoy centrando en
Técnicas innovadoras destinadas a eliminar el ruido de los datos de flujo 4D y automatizar el proceso de plano.
reformateo Este reformateo de planos es un procedimiento fundamental para la evaluación precisa de
Hemodinámica de los vasos. Específicamente, mi enfoque implica aprovechar la inteligencia artificial basada en la física.
inteligencia para una eliminación sólida del ruido y el empleo de un aprendizaje por refuerzo profundo para lograr
reformateo automático de aviones.


Biografía: Javier es ingeniero eléctrico con experiencia en investigación biomédica, aprendizaje automático y
inteligencia artificial. Tiene una maestría de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
(PUC) y actualmente está realizando su doctorado en la PUC, enfocándose en la fusión de IA y física para
Técnicas avanzadas de imágenes de flujo.

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