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IA con perspectiva regional: culminó la XIII Reunión Anual de la Red GEALC

Durante la jornada final del evento, Agesic presentó el uso de Inteligencia Artificial (IA) en el Estado uruguayo y se realizó un reconocimiento a los ganadores de la IA-ckatón 2019 a nivel regional, donde el equipo de Uruguay recibió una mención especial.
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La edición 2019 de la Reunión Anual de la Red de Gobierno Electrónico de América Latina y el Caribe (Red GEALC) se realizó en Buenos Aires, Argentina, el 30 de setiembre y el 1° de octubre.

Durante el segundo día de actividades se realizó el panel “La región avanza junta”, en el cual participó Javier Barreiro, director de Tecnologías de la Información de Agesic. En la mesa también participaron Román Yosif, Chile; Andrea Bergamaschi, Brasil; Oscar Correa, Ecuador; Luis Oliva, Panamá; y Miguel Porrúa, del BID, quien fue el moderador.

Barreiro comenzó refiriéndose al trabajo del gobierno uruguayo en materia de IA. En tal sentido, mencionó la Estrategia de IA para el Gobierno Digital impulsada por Agesic para promover y fortalecer el uso responsable de la IA en la Administración Pública, elaborada en base a un proceso de cocreación y participación ciudadana. Asimismo, explicó algunos casos de aplicación de esa tecnología en el país y destacó la importancia de avanzar en un abordaje regional de estos temas, identificando necesidades y casos de uso, generando guías y buenas prácticas y consolidando una red de expertos. Agregó que este trabajo se realiza en el marco del fAIr LAC, una iniciativa regional del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) para acelerar la adopción responsable de la IA por parte de los gobiernos de América Latina y el Caribe.

Reconocimiento a los ganadores de la IA-ckatón 2019

En la jornada final de la XIII Reunión Anual de la Red GEALC también se llevó a cabo un reconocimiento a los ganadores de la IA-ckatón 2019 a nivel regional.

El jurado declaró ganadora a la candidatura presentada por Perú: “Prediagnóstico de enfermedades pulmonares”.

Además, otorgó una mención especial al equipo “Health Data”, de Uruguay, que presentó la propuesta: “Predicción de riesgos de enfermedades cardiovasculares”, que consiste en utilizar machine learning para analizar los datos de los pacientes con el fin de realizar detecciones precoces y aplicar medicina preventiva. “En la candidatura de Uruguay el sistema es avanzado y augura tener un impacto importante (principalmente, en países con una buena infraestructura de nube). El equipo tiene un alto nivel de preparación, lo que ayuda a que la solución sea efectiva”, señala el acta del jurado.

Enlaces de interés:

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