Jocelyn Dunstan, doctora en Matemáticas Aplicadas: “En 48 ramos en la universidad nunca tuve una mujer de profesora”
La científica, que se presentará en el panel “Las enfermedades silenciosas” de Congreso Futuro 2021, donde mostrará su trabajo basado en aplicar inteligencia artificial a la Salud Pública, crítica el desarrollo científico femenino en el país. Reconoce avances, pero dice que en seis años de carrera, solo vio hombres enseñando
Desde el segundo año de su doctorado, Jocelyn Dunstan (35) se dio cuenta de que debía implementar sus conocimientos de modelamiento matemático a la Salud Pública. La doctora en Matemáticas Aplicadas, e investigadora del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile, estará presente en esta nueva versión de Congreso Futuro: Habitar la Incertidumbre. Lleva tres años liderando el proyecto que busca entrenar computadoras para poder detectar información clave dentro de este tipo de narrativas médicas.
En esta entrega de Congreso Futuro, Dunstan explicará su trabajo como investigadora, sus resultados, y la importancia de implementar el aprendizaje de máquinas (machine learning) al servicio de las personas. Además, explica su camino por la ciencia y cómo ha sido su pasar por las ciencias exactas, donde recuerda que de los 48 cursos que tuvo en pregrado, todos los docentes fueron hombres.
-¿De qué tratará tu charla en Congreso Futuro?
Hablaré en el panel llamado “Las Enfermedades silenciosas”. Allí contaré sobre mi área de investigación, que está enfocada en el procesamiento matemático de textos clínicos. En Medicina, y en muchas áreas, lo más fácil es anotar números o códigos. Porque después se puede saber el promedio de las personas atendidas, u otra cosa. Es súper fácil, en un excel saldría todo.
El problema es que cuando escribes lo que dijeron los pacientes, es más difícil resumir eso. Se pueden buscar palabras claves como “feliz” o “triste”, y decir cuántas personas dijeron que estaban felices o tristes, por decir una cosa. Pero si lo dicen con otras palabras, este análisis se vuelve mucho más complejo.
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