Qué enseñamos
Queremos enseñar a comprobar afirmaciones, no solo a ejecutar modelos. Planeamos un curso introductorio de cinco sesiones sobre visión artificial médica, con cuadernos y fichas de experimentos reales. El curso está en desarrollo.
Cinco preguntas para cualquier experimento
- ¿De dónde proceden los datos? Origen, permisos y partición, antes de mirar una métrica.
- ¿Con qué se compara? Qué línea base y qué condiciones están fijadas.
- ¿Qué cambió? Un cambio, una hipótesis comprobable y una ablación.
- ¿Qué certeza tiene el resultado? Variación entre ejecuciones e intervalos de confianza.
- ¿Qué no funcionó? Los resultados negativos e inacabados también son material de debate.
Para estudiantes
Un trabajo de curso o una tesis puede empezar con documentación, una prueba con datos sintéticos o una comprobación de reproducibilidad, antes de tener acceso a ninguna GPU. Las tareas nunca exigen archivos de pacientes ni acceso a sistemas clínicos. Cuentan un método sólido y unas limitaciones honestas, no un resultado positivo a toda costa.
Los estudiantes de medicina tienen su propia página sobre la anotación de vídeo quirúrgico, y hay 56 temas de investigación basados en los datos del proyecto. Estudiantes de informática: ingeniería y aprendizaje automático en el proyecto.
Para docentes
Propón un ejercicio mediante una incidencia del repositorio (sin ningún dato de estudiantes) o consulta la vía de educación. Docentes de medicina: cómo llevar un grupo de investigación estudiantil o tesis con el proyecto.