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Asistente de resúmenes y estructuras de artículos con IA

Impulsa tu flujo de investigación: organiza abstracts, estructuras y conclusiones clave para envíos y presentaciones.

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Separa múltiples formatos con comas, punto y coma o saltos de línea.

Versiones

Copy de investigación

El copy de investigación generado por la IA aparecerá aquí cuando esté listo.

Qué puedes hacer con esta herramienta

  • - Redacta un abstract estructurado (problema → método → resultados → conclusión).
  • - Genera un esquema del paper con secciones, viñetas y flujo lógico.
  • - Reescribe contribuciones clave con lenguaje más claro y apto para envío.
  • - Adapta la redacción a una revista/audiencia objetivo (revisores, práctica).

Ejemplo de entrada y salida

Ejemplo de entrada

Tema de investigación y palabras clave
Aprendizaje federado para diagnóstico de imágenes médicas con privacidad (MRI).
Planteamiento del problema y motivación
El entrenamiento centralizado requiere compartir datos sensibles; los hospitales necesitan privacidad sin perder precisión.
Metodología y configuración experimental
Entrenamos una CNN en 6 hospitales usando FedAvg con privacidad diferencial. Baselines: centralizado, local-only y FedAvg estándar.
Datos experimentales y métricas
AUC sube de 0,86 (FedAvg) a 0,90 (DP-FedAvg) con ε=3,0; rondas de comunicación se reducen 20%.
Hallazgos clave y contribuciones
El FL con privacidad mantiene precisión comparable al centralizado y reduce el riesgo de compartir datos.
Implicaciones y trabajo futuro
Permite colaboración entre hospitales; futuro: robustez ante datos no IID.
Revista o audiencia objetivo
Revisores de conferencias de imagen médica / ML.
Formatos solicitados
Abstract estructurado + esquema del paper.
Tono preferido
Académico y conciso

Ejemplo de salida

Abstract estructurado (ejemplo)

Contexto: Entrenar modelos de imagen médica suele requerir agregar datos sensibles de pacientes entre instituciones.

Objetivo: Permitir colaboración entre hospitales preservando la privacidad sin perder rendimiento diagnóstico.

Métodos: Aplicamos aprendizaje federado en seis hospitales con FedAvg y privacidad diferencial. Comparamos con entrenamiento centralizado, modelos solo locales y FedAvg estándar.

Resultados: El enfoque DP‑FedAvg mejora AUC de 0,86 a 0,90 con ε=3,0 y reduce 20% las rondas de comunicación.

Conclusión: El entrenamiento federado con privacidad puede lograr rendimiento cercano al centralizado en diagnósticos por MRI reduciendo el riesgo de compartir datos.

Esquema del paper (alto nivel)

  1. Introducción + motivación
  2. Trabajo relacionado (FL, DP, imagen médica)
  3. Método (DP‑FedAvg)
  4. Configuración experimental (sitios, datasets, baselines)
  5. Resultados + ablations
  6. Limitaciones + trabajo futuro

Los ejemplos son ilustrativos. Los resultados pueden variar según tus datos.

Consejos para mejores resultados

  • - Incluye datos experimentales representativos (tablas o métricas principales) para mantener el abstract basado en evidencia.
  • - Aclara la audiencia objetivo (revisores, ejecutivos, inversores) para que la IA ajuste tono y nivel de detalle.
  • - Especifica en los campos si necesitas que el copy se genere en otro idioma.
  • - Enumera los formatos deseados (abstract, esquema, conclusiones, keywords, citas) para obtener secciones a medida en una sola generación; agrega texto en 'Notas de borrador' para refinar.

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