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ALBERTO TABOADA CRISPI

Miembro de Facultad

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  • Su investigación se sitúa en la intersección entre la inteligencia artificial y la medicina traslacional. Diseñamos y entrenamos modelos de aprendizaje profundo (deep learning) para analizar datos biomédicos multimodales, que incluyen desde imágenes de resonancia magnética y tomografías hasta secuencias genómicas y registros de salud electrónicos. El objetivo fundamental es desarrollar sistemas de apoyo al diagnóstico que identifiquen patrones patológicos con una precisión supra-humana, descubrir biomarcadores digitales para la detección precoz de enfermedades como el cáncer o trastornos neurodegenerativos, y personalizar estrategias terapéuticas mediante la simulación computacional de la respuesta a fármacos. En esencia, convertimos los datos masivos y complejos de la clínica en conocimiento accionable para mejorar los resultados de los pacientes

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