Tecnología de personas para personas
Raúl Hussein
Equipo ITI
¿Qué quieres que te expliquemos?
Javi Llácer
Equipo ITI
¿Cómo podemos ayudarte?
Daniel Sáez
Equipo ITI
¿Qué quieres aprender hoy?
Lourdes Solaun
Equipo ITI
Raúl Hussein
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Javi Llácer
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Equipo ITI
Agenda Estratégica de I+D+i
Analizamos las tendencias tecnológicas más relevantes y su impacto en la cadena de valor de los Sectores Sociedad (Salud, Ciudades, Turismo, Emergencias, Educación y Gobierno), Sectores Productivos (Industria, Transporte y Logística) e Industria TIC (Software y Hardware).
ITI
INVESTIGATE TO INNOVATE
#ITIInvestigatetoInnovate
#25añospordelante
Desde 1994, en ITI se desarrolla una I+D aplicada a las necesidades y problemáticas de las empresas, buscando soluciones tecnológicas que respondan a los retos sociales y económicos, que mejoren la competitividad industrial, fomentando una sociedad más inteligente y sostenible.
El resultado son productos y servicios tecnológicos avanzados e innovadores.
Investigate to innovate
Data Cycle Hub
The Data Cycle Hub es un Digital Innovation Hub compuesto por un consorcio de organizaciones con experiencia complementaria que apoya a las empresas y la Administración de la Comunitat Valenciana. El objetivo es cerrar la brecha entre la investigación y, la industria, específicamente las pymes, proporcionando soluciones y servicios innovadores que requieren análisis de datos avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Para ello, ofrece servicios como:
Seleccionado por la Comisión Europea para formar parte de la red europea de DIH en Inteligencia Artificial.
- Desarrollo estratégico
- Soporte tecnológico estratégico (I+D+i)
- Soporte técnico para escalado, testing y validación
- Desarrollo de negocio
- Financiación
- Formación

Servicios avanzados de diagnóstico
Blog
La salud es un ámbito que puede beneficiarse sobremanera de las bondades de la Inteligencia Artificial (IA), en particular del aprendizaje automático (ML del inglés Machine Learning). En ITI no solo creemos en esta idea, sino que tratamos de llevarla a cabo. El desafío que tenemos por delante es conseguir modelos robustos que estiman algún patrón clínico, dado que un error del modelo puede tener consecuencias importantes para un paciente. Es por ello que, implementar buenas prácticas en el desarrollo de herramientas basadas en IA, así como buscar, a través de la investigación, métodos que permitan interpretar modelos de IA y mitigar la influencia de posibles fuentes de sesgo es clave para: (1) que el facultativo clínico pueda confiar y sacar rendimiento de la IA y (2) que los que nos dedicamos a defender las bondades de la IA podamos seguir mejorando y levantar la voz sin miedo.

Nivel técnico del artículo