Noosfera 77. Dr Robot y el machine learning en medicina | Francisco Jesús Martínez

Todo se está volviendo más informático y, aunque algunas
disciplinas se resistan, terminarán sucumbiendo. La investigación
médica ya se ha informatizado, pero a la asistencia clínica le está
costando algo más. ¿Qué nos depara el futuro? ¿Cómo podemos
utilizar el machine learning para mejorar la asistencia sanitaria?
La clave puede estar en el diagnóstico por imágen y en el análisis
de todo tipo de datos clínicos.

Para ello tenemos con nosotros a Francisco Jesús Martínez Murcia,
licenciado en ingeniería de telecomunicación, máster en ingeniería
de computadores y redes y doctor en tecnologías de la información y
las comunicaciones. Actualmente es investigador postdoctoral en el
departamento de Teoría de la Señal, telemática y comunicaciones de
la Universidad de Granada, y miembro del Instituto Andaluz de
Inteligencia Artificial - DaSCI-. Su área de trabajo se centra
especialmente en la aplicación de metodologías de aprendizaje
automático -machine learning- y estadística a señales y datos
médicos, tales como imagen radiológica, resonancias o EEG. Su
investigación le ha llevado a colaborar y realizar estancias con
investigadores de muy diferentes perfiles, como el departamento de
psiquiatría de la Universidad de Cambridge, el centro alemán para
enfermedades neurodegenerativas o el departamento de psicología
evolutiva de la Universidad de Málaga.

En cuanto a divulgación, lleva una carrera bastante ecléctica,
combinando charlas y monólogos científicos (siendo finalista en
Famelab España), podcast (codirige el podcast SintonIA sobre
ciencia de datos e Inteligencia Artificial) y fundamentalmente,
divulgación musical. Es creador, compositor y miembro del cuarteto
vocal de divulgación científica Barber's Science, recientemente
pase de oro en Got Talent y ha realizado aportaciones
cientifico-musicales a otros eventos como CienciaVisión o
Trivulgando.