- Ingeniería Biomédica | Universidad autónoma de Nuevo León (2024)
Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico | Subdirección de Investigación, Facultad de Medicina y Hospital Universitario "Dr. José Eleuterio González"
Investigador de Inteligencia artificial @ Monterrey, MX (Diciembre 2022 - Noviembre 2023)
- Implementación de modelos del estado del arte en aplicaciones de imagenología médica como celdas de Memoria a Corto y Largo Plazo(LSTM), Redes Neuronales Totalmente Conectadas, Redes Neuronales Convolucionales(CNN), Codificadores y Decodificadores
- Experimentación de diferentes modelos configurando hiperparametros y monitoreo de metricas de evaluación como Accuracy, Precision, Recall, Sensitivity, F1-Score y funciones de perdida utilizando Weights and Biases.
- Análisis Exploratorio de Datos para identificar diferentes enfoques utilizando imágenes en formato DICOM, junto con Expedientes Médicos Electrónicos (EHRs).
Utilizando el dataset "MNIST" se implementó una red neuronal con capas profundas para clasificar los digitos del 0 al 9 utilizando Pytorch, para propósitos educativos se documentó todo el proceso del desarrollo del algoritmo desde la obtención del conjunto de datos -> diseño del modelo -> entrenamiento -> validación -> despliegue del modelo esto demostrando todas las etapas del ciclo de desarrollo de un modelo de aprendizaje automatico alojado en la nube como aplicación web.
Se desarrolló con Python un chatbot tipo asistente clínico utilizando la API del modelo GPT-3.5 de OpenAI y una de las guías de práctica clínica Mexicana que utilizan para darle seguimiento a la Diabetes Mellitus en los servicios de salud. Se desplegó el modelo en Streamlit un framework de desarrollo para aplicaciones web. La intención del proyecto es brindar un asistente virtual capaz de utilizar información ya validada clinicamente agilizando el proceso de diagnostico de la diabetes evitando que el médico tenga que revisar cada uno de los casos que se encuentran en la guiá clinica así solo con un prompt pueda saber como darle seguimiento al paciente para diagnostico y tratamiento.
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