Trabajo y desarrollo soluciones con impacto real: superresolución de imágenes médicas, NLP en el ámbito sanitario y robótica/IoT para cuidado domiciliario.
Graduado en Ingeniería Biomédica, con experiencia en aprendizaje automático y profundo aplicado a salud. En el TFG (Matrícula de Honor, 9.7) trabajamos en superresolución de imágenes de rodilla. Actualmente, en el proyecto Vivir en Casa investigamos robótica e IoT para cuidado domiciliario, mejorando la vida de las personas dependientes y organizando congresos para la divulgación científica. Paralelamente he cursado el Máster en Ingeniería de Software e IA (nota actual 9/10) centrando el TFM en detección de eventos oncológicos con NLP.
Investigación y desarrollo con impacto real en salud y tecnología.
Desarrollamos y evaluamos modelos de DL para mejorar la resolución y la calidad diagnóstica. Resultados publicados y presentados en conferencias internacionales.
Pipeline con XLM-R y modelos biomédicos en español para detectar recurrencias en textos clínicos. Énfasis en validación cruzada y métrica F1.
Análisis de datos y relaciones entre movilidad aérea/ferroviaria y turismo con foco provincial y temporal.
Gestión del tráfico aéreo simulado mediante agentes con aprendizaje por refuerzo.
Aplicación financiera de @alvaroreyb.
Rey-Blanes, A., & Dominguez, E. (2024, August). Applying Deep Learning Based Super-Resolution to Knee Imaging . International Conference on AI in Healthcare (pp. 77-88). Springer Nature Switzerland.
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