Nikola Hristov Kalamov es investigador en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos biomédicos. Su trabajo se centra en el desarrollo de soluciones innovadoras para la enseñanza de conceptos de IA, así como en la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para clasificar y analizar afecciones médicas. Un ejemplo notable de su investigación es «Deep Neural Tower: A Game to Teach AI Concepts» (Torre neuronal profunda: un juego para enseñar conceptos de IA), cuyo objetivo es educar a las personas sobre los principios de la IA a través de un enfoque basado en el juego.

Además, Kalamov ha explorado la aplicación de métodos de aprendizaje profundo no invasivos para clasificar el síndrome de Smith-Magenis, un raro trastorno genético. Su trabajo también incluye la comparación de diferentes metodologías de «accelerated garble embedding» para preservar la privacidad en el análisis de datos biomédicos, destacando su compromiso de garantizar el uso seguro y responsable de la información médica sensible.

En general, la investigación de Nikola Hristov Kalamov se centra en el avance de la IA y las técnicas de aprendizaje automático en el contexto del análisis de datos biomédicos, con un enfoque en el desarrollo de soluciones innovadoras que pueden mejorar los resultados de los pacientes y mejorar nuestra comprensión de las condiciones médicas complejas.

Aqui están las publicaciones de Nikola Hristov Kalamov: 

-COMPARISON OF AN ACCELERATED GARBLE EMBEDDING METHODOLOGY FOR PRIVACY PRESERVING IN BIOMEDICAL DATA ANALYTICS

-DEEP NEURAL TOWER: A GAME TO TEACH AI CONCEPTS

-NONINVASIVE DEEP LEARNING ANALYSIS FOR SMITH–MAGENIS SYNDROME CLASSIFICATION

-GRUPO DE INVESTIGACIÓN CONSOLIDADO EN SISTEMAS Y APLICACIONES BIOINSPIRADOS DE LA UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS