Cátedra de Transformación del Modelo Económico

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Acerca de Cátedra de Transformación del Modelo Económico

Bienvenida/o al podcast oficial de la Cátedra de Transformación del Modelo Económico de la Universidad Miguel Hernández (UMH). Este canal es un espacio dedicado a la divulgación de investigaciones de vanguardia y soluciones tecnológicas diseñadas para la mejora del tejido productivo. A través de nuestros episodios, exploramos cómo la Inteligencia Artificial, la Robótica Avanzada, el Machine Learning y el Análisis de Datos se aplican de forma real en la industria y la salud para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Aquí encontrarás: Avances en Robótica: Innovaciones en sistemas bimanuales y seguridad industrial. Ciencia de Datos y Salud: Algoritmos predictivos aplicados a la gestión sanitaria y clínica. Optimización Empresarial: Herramientas de minería de datos y modelos estadísticos para la competitividad. Transferencia de Conocimiento: Resultados de tesis doctorales e investigaciones de impacto alineadas con los objetivos de digitalización y sostenibilidad. Nuestro objetivo es conectar la investigación académica con el mundo empresarial, facilitando herramientas que impulsen un modelo económico basado en el conocimiento. Visita nuestra web oficial en https://catedramodeleconomic.umh.es/ para acceder a los informes completos y publicaciones originales.

Todos los episodios

8 episodios

EP8 Impacto de la IA en la transformación del modelo económico de las empresas de la Comunitat Valenciana. Segunda parte

La CÁTEDRA DE TRANSFORMACIÓN DEL MODELO ECONÓMICO 2025, organiza esta jornada con el objetivo principal de presentar a las empresas el potencial real de la Inteligencia Artificial, trabajando para desmitificar conceptos erróneos y mostrando casos de uso concretos y relevantes en diversos sectores.

19 de feb de 2026 - 1 h 30 min

EP7 Impacto de la IA en la transformación del modelo económico de las empresas de la Comunitat Valenciana. Primera parte

19 de feb de 2026 - 1 h 48 min

EP6. Minería de Reglas de Asociación: Descubriendo Patrones Ocultos para la Toma de Decisiones

¿Cómo pueden las empresas transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento estratégico? Explicamos la minería de reglas de asociación, una técnica clave para identificar relaciones entre variables y optimizar procesos. Un recurso esencial de la Cátedra para mejorar la competitividad empresarial mediante el uso inteligente de bases de datos y patrones de comportamiento. https://catedramodeleconomic.umh.es/

12 de feb de 2026 - 17 min

EP5. ¿Es eficaz el ejercicio en casa para el dolor de hombro? Revisión sistemática y meta-análisis

Analizamos si los programas de ejercicios autónomos en casa son tan efectivos como la fisioterapia supervisada para tratar el dolor del manguito rotador sin rotura. Basado en un meta-análisis de 12 ensayos clínicos, este estudio revela resultados sorprendentes sobre el dolor y la discapacidad, subrayando también la importancia crítica de la adherencia del paciente al tratamiento. https://catedramodeleconomic.umh.es/

12 de feb de 2026 - 7 min

EP4. Machine Learning en Cardiología: Predicción del Riesgo de Mortalidad y Hospitalización en E-Consultas

Análisis de un modelo de "Random Forest" aplicado a más de 68.000 pacientes para estratificar el riesgo cardiovascular. Descubre cómo este algoritmo logra predecir con alta precisión la mortalidad y los ingresos hospitalarios, identificando factores clave como la edad y la demora en la respuesta. Una herramienta fundamental para la toma de decisiones clínicas y la gestión de listas de espera. https://catedramodeleconomic.umh.es/

12 de feb de 2026 - 6 min

Muy buenos Podcasts , entretenido y con historias educativas y divertidas depende de lo que cada uno busque. Yo lo suelo usar en el trabajo ya que estoy muchas horas y necesito cancelar el ruido de al rededor , Auriculares y a disfrutar ..!!

Fantástica aplicación. Yo solo uso los podcast. Por un precio módico los tienes variados y cada vez más.

Me encanta la app, concentra los mejores podcast y bueno ya era ora de pagarles a todos estos creadores de contenido

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