Conferencia: 'Un enfoque computacional para el análisis de imágenes médicas'

El investigador Gabriel Bernardino presentará su trabajo en aprendizaje automático para el análisis de imágenes médicas, enfocado en aplicaciones específicas de cardiología y obstetricia. La imagen médica se distingue de la visión por computadora clásica debido a sus desafíos únicos, como conjuntos de datos escasos, sesgados, ruidosos e incompletos, sin una referencia precisa. Además, los errores y la falta de equidad en este campo pueden tener un impacto real, por lo que la seguridad y la robustez son fundamentales.

A pesar de la tendencia actual hacia modelos complejos, Gabriel aboga por el uso de modelos clásicos e incorporar conocimiento previo. Mostrará ejemplos de proyectos previos y actuales donde sus métodos han ayudado a identificar el impacto de ciertas patologías en el sistema cardiovascular, permitiendo diagnósticos más rápidos y una mejor comprensión de la fisiopatología subyacente.

Sobre el ponente

Gabriel Bernardino es investigador Ramón y Cajal en el grupo Physense de la Universitat Pompeu Fabra, especializado en análisis de imágenes médicas. Es Ingeniero en Informática y Licenciado en Matemáticas por la Universitat Politècnica de Catalunya, con un Máster en Matemáticas por la Universidad de Bonn. Obtuvo su doctorado en Tecnologías de la Información y Comunicación en la Universitat Pompeu Fabra, en colaboración con Philips Research, dentro del programa MSCA Industrial Doctorate Cardiofunxion, donde utilizó métodos computacionales para analizar cambios regionales en la forma cardíaca. Posteriormente, fue investigador postdoctoral en CREATIS, investigando estrategias de aprendizaje por refuerzo en diagnósticos médicos.