Miembro
Resumen
Raúl Fernández, graduado en Diseño y Desarrollo de Videojuegos (2022) y Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión (2023).
Trabajó previamente en el Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid (2022-2023). En 2023 inició su doctorado basado en la aplicación de técnica de ML y DL para la detección de enfermedades raras. Actualmente cuenta con dos publicaciones en revistas de alto impacto.
- Inteligencia Artifical
- Machine Learning
- Deep Learning
- Metaheurística
- Aumento sintético de muestras
- Biometría
Raúl Fernández Ruiz es investigador en el campo del análisis de datos biomédicos, con especial atención a los métodos de aprendizaje automático para el diagnóstico médico y la preservación de la privacidad. Ha publicado varios artículos que demuestran su experiencia en este campo.
Fernández Ruiz ha desarrollado técnicas de análisis de aprendizaje profundo no invasivo para clasificar el síndrome de Smith-Magenis (SMS), un trastorno genético raro que afecta a los niños. Su investigación tiene como objetivo mejorar la precisión diagnóstica y reducir la necesidad de pruebas invasivas.
También ha explorado el uso de métodos de aprendizaje automático para identificar casos de SMS, con una evaluación experimental que demuestra la eficacia de estos enfoques. Además, Fernández Ruiz ha investigado la calidad de la voz de los niños con SMS, destacando biomarcadores potenciales para la detección precoz.
Además, ha trabajado en metodologías de preservación de la privacidad en el análisis de datos biomédicos. En concreto, su investigación sobre la «Accelerated Garble Embedding Methodology» (AGE) tiene como objetivo garantizar la confidencialidad e integridad de los datos sanitarios sensibles, al tiempo que permite obtener información significativa a partir de grandes conjuntos de datos.
En general, el trabajo de Fernández Ruiz se caracteriza por centrarse en el desarrollo de soluciones innovadoras de aprendizaje automático que puedan mejorar los resultados de la atención sanitaria, especialmente en el contexto de los trastornos genéticos raros.
Aqui están las publicaciones de Raúl Fernández Ruiz:
-ANALYSIS OF VOICE QUALITY IN CHILDREN WITH SMITH-MAGENIS SYNDROME
-COMPARISON OF AN ACCELERATED GARBLE EMBEDDING METHODOLOGY FOR PRIVACY PRESERVING IN BIOMEDICAL DATA ANALYTICS
-IDENTIFICATION OF SMITH–MAGENIS SYNDROME CASES THROUGH AN EXPERIMENTAL EVALUATION OF MACHINE LEARNING METHODS
-NONINVASIVE DEEP LEARNING ANALYSIS FOR SMITH–MAGENIS SYNDROME CLASSIFICATION
-GRUPO DE INVESTIGACIÓN CONSOLIDADO EN SISTEMAS Y APLICACIONES BIOINSPIRADOS DE LA UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS