Propósito
Desarrollar un sistema de apoyo a la decisión clínica y comunitaria que incorpore diversidad biocultural en la vigilancia nutricional infantil.
Medición Inteligente Diferencial Aplicada
Prototipo de aprendizaje automático que complementa la evaluación antropométrica con modelos contextualizados, inicialmente orientados al pueblo Kágaba o Kogui.
Desarrollar un sistema de apoyo a la decisión clínica y comunitaria que incorpore diversidad biocultural en la vigilancia nutricional infantil.
Niñas y niños de comunidades indígenas, familias, autoridades tradicionales, promotores de salud y profesionales clínicos.
Aplicación web; registro antropométrico; modelos predictivos; visualización de resultados; soporte a la decisión clínica y comunitaria.
Modelos de machine learning que aprenden patrones locales y producen análisis diferenciales sujetos a validación clínica y comunitaria.
No sustituye el diagnóstico médico; incorpora gobernanza comunitaria, consentimiento, protección de datos sensibles y revisión permanente de sesgos.
Lograr evaluaciones nutricionales más contextualizadas, reducir sesgos diagnósticos y fortalecer la salud intercultural.
Contexto académico
Seminario-Taller ALUNA IA 2.0 · 2026-I
Código abierto · MIT