{"id":226471,"date":"2026-09-10T16:14:04","date_gmt":"2026-09-10T23:14:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/?p=226471"},"modified":"2026-09-10T16:20:54","modified_gmt":"2026-09-10T23:20:54","slug":"presentan-en-eua-investigaciones-de-inteligencia-artificial-aplicadas-a-la-salud-y-la-robotica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/presentan-en-eua-investigaciones-de-inteligencia-artificial-aplicadas-a-la-salud-y-la-robotica\/","title":{"rendered":"Presentan en EUA investigaciones de inteligencia artificial aplicadas a la salud y la rob\u00f3tica"},"content":{"rendered":"

Docentes, estudiantes y egresados de CETYS Universidad Campus Tijuana presentaron cuatro investigaciones en uno de los encuentros internacionales de mayor relevancia en \u00f3ptica, fot\u00f3nica y tecnolog\u00edas aplicadas<\/strong><\/p>\n

La investigaci\u00f3n desarrollada en CETYS Universidad Campus Tijuana volvi\u00f3 a tener presencia en el SPIE Optics + Photonics 2026<\/strong>, uno de los encuentros internacionales de referencia para la comunidad cient\u00edfica y tecnol\u00f3gica, celebrado en California, Estados Unidos, donde docentes, estudiantes y egresados de la instituci\u00f3n presentaron resultados relacionados con aplicaciones de inteligencia artificial, im\u00e1genes m\u00e9dicas y rob\u00f3tica.<\/p>\n

En esta edici\u00f3n participaron el Dr. Ulises Orozco Rosas<\/strong> y la Dra. Kenia Picos Espinoza<\/strong>, investigadores de la Escuela de Ingenier\u00eda de CETYS Universidad Campus Tijuana e integrantes del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), Nivel 1<\/strong>, quienes dirigieron los trabajos presentados por estudiantes y egresados de los programas de Ingenier\u00eda en Cibern\u00e9tica Electr\u00f3nica e Ingenier\u00eda en Ciencias Computacionales.<\/p>\n

Como parte de esta participaci\u00f3n, por primera ocasi\u00f3n el equipo de investigaci\u00f3n de CETYS present\u00f3 trabajos en la conferencia \u201cApplications of Machine Learning 2026\u201d<\/strong>, espacio especializado en la presentaci\u00f3n de soluciones a problemas complejos mediante m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

El Dr. Ulises Orozco Rosas explic\u00f3 que esta participaci\u00f3n tambi\u00e9n representa un nuevo punto de partida para el trabajo de investigaci\u00f3n desarrollado desde CETYS en el \u00e1rea de im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>, mediante el uso de herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

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\u201cPara nosotros tambi\u00e9n marc\u00f3 el inicio de los trabajos de investigaci\u00f3n con im\u00e1genes m\u00e9dicas, proponiendo soluciones mediante m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n<\/blockquote>\n

En total, se presentaron cuatro investigaciones. Tres de ellas abordaron diferentes retos relacionados con el uso de inteligencia artificial para el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas: \u201cA comparison of CNN architectures for Alzheimer’s disease detection in single-view MRI scans\u201d<\/strong>, enfocada en la detecci\u00f3n de Alzheimer mediante im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica; \u201cRetrieval-augmented vision foundation models for robust leukemia cell classification across multiple microscopy datasets\u201d<\/strong>, orientada a la clasificaci\u00f3n de c\u00e9lulas de leucemia a partir de distintos conjuntos de datos de microscop\u00eda; y \u201cAn automated diagnostic support system for chest X-ray classification based on chromatic intensity\u201d<\/strong>, que propone un sistema automatizado de apoyo al diagn\u00f3stico mediante la clasificaci\u00f3n de radiograf\u00edas de t\u00f3rax.<\/p>\n

Estos trabajos abordan retos relacionados con la interpretaci\u00f3n cl\u00ednica, gesti\u00f3n de datos e integraci\u00f3n de inteligencia artificial en im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>, con aplicaciones potenciales para el an\u00e1lisis de enfermedades como Alzheimer y leucemia, as\u00ed como para el apoyo en procesos de diagn\u00f3stico.<\/p>\n

La cuarta investigaci\u00f3n, \u201cPerformance evaluation and optimization of a mobile robot path-planning model based on reinforcement learning\u201d<\/strong>, se enfoc\u00f3 en la navegaci\u00f3n de veh\u00edculos aut\u00f3nomos, espec\u00edficamente en la planeaci\u00f3n de rutas para un robot m\u00f3vil mediante aprendizaje por refuerzo<\/strong>, una rama del aprendizaje autom\u00e1tico ampliamente utilizada en aplicaciones de rob\u00f3tica.<\/p>\n

\u201cEn esta ocasi\u00f3n, adem\u00e1s de los trabajos relacionados con im\u00e1genes m\u00e9dicas, tambi\u00e9n presentamos investigaci\u00f3n sobre navegaci\u00f3n de veh\u00edculos aut\u00f3nomos empleando aprendizaje por refuerzo, una forma de aprendizaje autom\u00e1tico orientada principalmente a la rob\u00f3tica\u201d, agreg\u00f3 el Dr. Orozco.<\/p>\n\n