La diabetes gestacional (DG) es la complicación más frecuente del embarazo, con una prevalencia global estimada entre el 10 y el 14%. En México, sin embargo, solo se detecta alrededor del 5.1% de los casos, lo que incrementa los riesgos tanto para la madre como para el recién nacido.
Este proyecto busca desarrollar y validar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial que permita una detección temprana de la DG en población mexicana, contribuyendo así a mejorar la atención prenatal y reducir las complicaciones asociadas.

El panel “Diabetes y obesidad: desde lo molecular hasta lo clínico” tiene como propósito presentar los avances más recientes en el estudio de estas patologías de alta prevalencia. A través de un enfoque integral, que abarca desde los aspectos moleculares hasta los clínicos, se busca ofrecer al público información actual y útil para comprender mejor su impacto y las estrategias que contribuyen a su prevención y manejo.

Este panel profundiza en los principales dilemas que plantea la IA para el sistema de patentes, particularmente en torno a la definición de inventor, la atribución de derechos, la evaluación de actividad inventiva y la confiabilidad técnica de resultados generados por o con Inteligencia Artificial, en un entorno donde la regulación aún va por detrás de la tecnología.

Aquí se pretenden abordar los obstáculos estructurales y operativos que encaran universidades, centros de investigación y empresas para transformar conocimiento en innovación, incluyendo la protección de resultados, los modelos de comercialización, la maduración tecnológica y las dinámicas de colaboración público-privada.

Este panel explora los desafíos contemporáneos para acercar el conocimiento científico a la población, de manera veraz, comprensible y socialmente pertinente, considerando el impacto de la desinformación, la gran cantidad de contenidos existentes, las nuevas plataformas digitales y la necesidad de fortalecer la cultura científica desde una perspectiva ética y accesible.

Con una mirada comparada e internacional, este panel examina cómo distintas jurisdicciones están adaptando —o tensionando— sus marcos normativos para responder a la creación, explotación y circulación de contenidos producidos mediante IA, identificando tendencias regulatorias, vacíos normativos y posibles rutas abordar el tema.

Este panel analiza el presente de cómo la inteligencia artificial actualmente desafía los principios clásicos del derecho de autor, especialmente en materia de originalidad, autoría y titularidad, así como la forma en que se las autoridades están tomando distintas posturas en torno a la protección o no de las obras generadas por o con Inteligencia Artificial.