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Ítem Fundamentos de ética en inteligencia artificial (casos)(Universidad Simón Bolívar) Bonfante-Aldana, MarioEste podcast presenta cuatro casos reales donde la Inteligencia Artificial fue implementada para optimizar procesos de contratación, justicia, redes sociales y supervisión laboral. A través de ejemplos recientes, se explora cómo estos sistemas prometen eficiencia, seguridad y productividad en distintos ámbitos de la sociedad. Sin embargo, cada escenario deja entrever posibles problemas éticos, sesgos y riesgos ocultos detrás de las decisiones automatizadas. La actividad invita a reflexionar críticamente sobre el impacto de la IA en la vida cotidiana y las consecuencias de delegar decisiones humanas a algoritmos.Ítem Aplicaciones responsables y proyectos éticos de IA. (casos)(Facultad de Ingenierías) Bonfante-Aldana, MarioEste episodio presenta cuatro casos reales donde la Inteligencia Artificial ha sido diseñada de manera responsable para apoyar la salud, la conservación ambiental y la calidad de vida de las personas. A través de ejemplos relacionados con diagnóstico médico, protección de la Amazonía, asistencia a pacientes con enfermedades neurodegenerativas y alertas tempranas hospitalarias, se muestran decisiones de diseño enfocadas en la inclusión, la privacidad, la transparencia y la supervisión humana. El podcast destaca cómo una implementación ética de la IA puede generar beneficios sociales reales sin comprometer derechos fundamentales. Finalmente, invita a reflexionar sobre las buenas prácticas que diferencian una IA responsable de una tecnología potencialmente dañina.Ítem Consideraciones éticas, explicabilidad y riesgos del uso de modelos avanzados(Universidad Simón Bolívar) Sánchez-Sánchez, Paola AndreaRecurso en podcast que analiza los aspectos éticos relacionados con el uso de modelos avanzados de inteligencia artificial, abordando temas de explicabilidad, sesgos algorítmicos, privacidad, transparencia, responsabilidad y uso responsable de estas tecnologías.Ítem Introduccion Redes neuronales convolucionales (CNN)Sánchez-Sánchez, Paola AndreaRecurso en podcast que introduce los conceptos fundamentales de las redes neuronales convolucionales, su evolución, principales características y aplicaciones en problemas de visión por computador e inteligencia artificial.Ítem ¿Qué es Deep Learning?(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Sánchez-Sánchez, Paola AndreaRecurso en podcast que presenta de forma clara y dinámica los conceptos fundamentales del Deep Learning, y su diferencia con machine learning, aplicaciones actuales y la importancia de esta tecnología en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.Ítem Backpropagation y gradiente descendiente(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Sánchez-Sánchez, Paola AndreaRecurso en podcast que explica los principios del algoritmo de retropropagación y el método de optimización por gradiente descendente, destacando su papel en el aprendizaje y ajuste de los pesos de una red neuronal artificial.Ítem Gobernanza, normatividad y marcos regulatorios (casos parte 2)(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Bonfante-Aldana, MarioSinapsis: Este episodio analiza casos reales donde proyectos de Inteligencia Artificial enfrentaron graves conflictos legales y regulatorios relacionados con privacidad, discriminación, manipulación política y derechos de autor. A través de ejemplos como el reconocimiento facial masivo, sistemas automatizados de bienestar social, deepfakes políticos y demandas por uso de contenido protegido, se evidencia cómo la falta de gobernanza puede afectar derechos fundamentales y generar crisis institucionales. El podcast destaca la importancia de la transparencia, el consentimiento, la supervisión humana y el cumplimiento normativo en el desarrollo de sistemas de IA. Finalmente, invita a reflexionar sobre la responsabilidad legal y ética de quienes diseñan tecnologías que impactan directamente a la sociedad.Ítem Aplicaciones responsables y proyectos éticos de IA. (Continuación)(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Bonfante-Aldana, MarioEste episodio presenta cuatro casos reales donde la Inteligencia Artificial ha sido diseñada de manera responsable para apoyar la salud, la conservación ambiental y la calidad de vida de las personas. A través de ejemplos relacionados con diagnóstico médico, protección de la Amazonía, asistencia a pacientes con enfermedades neurodegenerativas y alertas tempranas hospitalarias, se muestran decisiones de diseño enfocadas en la inclusión, la privacidad, la transparencia y la supervisión humana. El podcast destaca cómo una implementación ética de la IA puede generar beneficios sociales reales sin comprometer derechos fundamentales. Finalmente, invita a reflexionar sobre las buenas prácticas que diferencian una IA responsable de una tecnología potencialmente dañina.Ítem Gobernanza, normatividad y marcos regulatorios (casos)(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Bonfante-Aldana, MarioEste episodio explora cuatro casos reales donde la Inteligencia Artificial entra en conflicto con leyes relacionadas con privacidad, derechos civiles, procesos democráticos y propiedad intelectual. A través de ejemplos sobre reconocimiento facial, automatización estatal, clonación de voz y entrenamiento de modelos de IA, se muestran los desafíos legales que surgen cuando la innovación tecnológica avanza más rápido que la regulación. El podcast invita a analizar cómo el uso masivo de datos y la automatización pueden afectar derechos fundamentales de las personas. Finalmente, plantea una reflexión sobre la necesidad de marcos regulatorios y gobernanza para garantizar un desarrollo responsable de la IA.Ítem Fundamentos de ética en inteligencia artificial (casos parte 2)(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Bonfante-Aldana, MarioEste episodio analiza críticamente cuatro casos reales donde sistemas de Inteligencia Artificial generaron problemas éticos relacionados con sesgos, discriminación, desinformación y vigilancia laboral. A partir de ejemplos documentados, se explica cómo los datos históricos, la falta de transparencia y las métricas mal diseñadas pueden amplificar injusticias sociales y afectar derechos humanos. El podcast reflexiona sobre la responsabilidad de quienes desarrollan IA y la importancia de construir sistemas transparentes, explicables y centrados en las personas. Finalmente, invita a futuros profesionales a cuestionar qué valores y consecuencias están incorporando en las tecnologías que diseñan.Ítem Historia de la epidemiología(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Coll Barrios, JosmeirLa epidemiología ha transitado un largo camino desde las primeras civilizaciones hasta convertirse en una ciencia pilar de la salud pública global. Sus inicios documentados se remontan al antiguo Egipto, con registros en el Papiro de Ebers (2000 a.C.) sobre padecimientos colectivos . Tras un periodo de influencia mística y religiosa en la Edad Media, donde la enfermedad era vista como un castigo divino, hitos como la Peste Negra forzaron la transición hacia la doctrina del contagio El desarrollo formal de la disciplina se aceleró con la introducción de la estadística por Pierre Charles-Alexander Louis y el trabajo fundamental de John Snow en 1854, quien sentó las bases de la epidemiología moderna al identificar la fuente de una epidemia de cólera sin recurrir a teorías ambientales erróneas La consolidación de la teoría del germen a finales del siglo XIX, liderada por Robert Koch, permitió pasar de modelos de observación a modelos de causalidad biológica específicos. Durante el siglo XX, la epidemiología expandió su horizonte hacia las enfermedades crónicas y la comprensión de factores de riesgo complejos, destacando la creación de los CDC en 1946 y el modelo de la "Red de Causalidad" de Brian MacMahon en 1970 En el siglo XXI, la disciplina ha enfrentado desafíos globales como el SARS, Zika y la pandemia de COVID-19, integrando herramientas avanzadas como la vigilancia genómica y el modelado matemático en tiempo real Actualmente, el campo se encamina hacia una nueva era definida por la Inteligencia Artificial (2025), con el objetivo de anticipar y predecir brotes de enfermedades emergentes mediante el análisis masivo de datosÍtem Implementación de plataformas de IA : detección robustas y biomarcadores(Ediciones Universidad Simón Bolívar) De Avila Pereira, Hernando José; Moreno Trillos, Silvia Carolina; Paez Almentero, Jheifer ManuelHernando José De Avila y la Dra. Silvia Moreno discuten el proceso de diseño de IA y exploran dos estudios de caso detallados de la Unidad 2: la clasificación del estado de filtros de aire automotrices utilizando audio de smartphones y el uso de biomarcadores lingüísticos y de seguimiento ocular para la detección temprana de la Enfermedad de AlzheimerÍtem Producción y consumo responsable: Retos para la sostenibilidad en la sociedad actual(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Mejia Rodriguez, Dania Liz; Rodriguez Pacheco, Farid LeonardoEn este podcast se reflexionará sobre los aportes que generan la producción y el consumo responsables como acciones que evidencian la corresponsabilidad de los ciudadanos en la mitigación del cambio climático. De allí que se plantee como objetivo: Realizar una aproximación al análisis de acciones de producción y consumo responsables desde la cotidianidad y el ejercicio profesional, como un aporte a la mitigación del cambio climático.Ítem Conociendo la Biomecánica(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Pahuana Escobar, MayerlinLa historia de la biomecánica comienza en la Antigüedad, cuando pensadores como Aristóteles ya observaban y analizaban el cuerpo en movimiento. En sus escritos, describía cómo se desplazaban los animales y el papel de las fuerzas en el cuerpo humano. Siglos más tarde, durante el Renacimiento, el estudio del cuerpo humano se transformó. Leonardo da Vinci, con su increíble capacidad para el arte y la ciencia, investigó la estructura del cuerpo y sus movimientos con una precisión asombrosa. Diseccionó cuerpos humanos, hizo dibujos detallados de músculos y articulaciones, y trató de entender cómo funcionaban como un sistema mecánico. Después, en el siglo XVII, aparece Giovanni Alfonso Borelli, considerado uno de los padres de la biomecánica moderna. Aplicó principios de la física de Newton al cuerpo humano, explicando el movimiento muscular, el equilibrio y la locomoción como si el cuerpo fuera una máquina. Con la llegada de la era industrial y la tecnología, la biomecánica dio un salto enorme. En el siglo XX, comenzaron a usarse cámaras, sensores y plataformas de fuerza para analizar el movimiento con precisión científica. Esto revolucionó campos como el deporte, la rehabilitación, la ergonomía y el diseño de prótesis. Hoy, la biomecánica es una ciencia fundamental en la fisioterapia, la medicina deportiva, la ortopedia y el rendimiento humano. Gracias a ella, entendemos mejor cómo se mueve el cuerpo, cómo prevenir lesiones y cómo mejorar la salud y el desempeño físico.Ítem Reemplazos articulares(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Quintero Barahona, Eliana MargaritaEste episodio se centra en el papel crucial de la fisioterapia en la rehabilitación postoperatoria de los pacientes que han recibido reemplazos articulares. Exploraremos las técnicas y enfoques más efectivos que los fisioterapeutas pueden emplear para optimizar la recuperación y mejorar la calidad de vida de estos pacientes.Ítem Osteocinemática(Ediciones Universidad Simón Bolívar) Trespalacios Villanueva, Luz ElenaEl movimiento corporal humano es el referente teórico que fundamenta a la fisioterapia, constituyendo su objetivo de estudio, comprensión y manejo como elemento esencial de la salud y el bienestar del ser humano.Ítem Visualización guiada de tabaquismo(Ediciones Universidad Simón Bolívar, 2022-05-18) Cárdenas-Cáceres, Lorena; Cadrazco-Urquijo, John-Anderson; Salazar-Gómez, Angie-Natalia; Carrillo-Sierra, Sandra-MilenaVisualización guiada creada por la Organización Mundial de Terapia Regresiva Reconstructiva para ayudar en el proceso de abandono o disminución del consumo de cigarrillo. Se implementó en el desarrollo del proyecto de investigación titulada "efecto de la Terapia Regresiva Reconstructiva en el consumo de tabaco" financiado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación en convenio con la Universidad Simón Bolívar, como parte del proceso de apropiación social, con el fin, de ser implementado como un recurso de apoyo. De acuerdo a la evidencia científica se identificó que objetos virtuales de información y contacto telefónico fortalecen la toma de decisión frente al abandono del cigarrillo.