Directora
Doctora en Ciencias de la Salud (UNC), Dirige proyectos de investigación que integran inteligencia artificial y bioestadística para el estudio de enfermedades crónicas.
Codirectora
Doctora en Ciencias de la Salud (UNC). Aplicación de PLN en redes sociales para investigación en salud.
Coordinadora académica
Doctora en Ciencias de la Salud (UNC). Análisis estadístico avanzado y ciencia de datos aplicada a la investigación en salud.
Coordinador académico
Licenciado en Nutrición (UNSL) y Doctorando en Ciencias de la Salud (UNC). Desarrollo de modelos predictivos basados en Machine Learning en salud.
Secretario.
Licenciado en Kinesiología y fisiatría (UNER), Becario doctoral CONICET. Uso IA para el cribado de sarcopenia en centros de atención primaria de la salud.
Secretaria.
Licenciada en Nutrición y Doctoranda en Ciencias de la Salud (UNC). Análisis de datos epidemiológicos en el Ministerio de Salud de la provincia de Córdoba.
Doctora en Lingüística Computacional (Universidad de Barcelona)
Investigadora de CONICET. Profesora en FAMAF (UNC) y Filosofía y Letras (UBA).
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) aplicado a datos clínicos y salud pública. Especialista en Ética en IA, detección de sesgos algorítmicos en medicina y metodologías de Machine Learning responsable.
Ana Carolina Maldonado
Doctora en Matemática (UNC)
Investigadora de CONICET. Docente en la Facultad de Ciencias Económicas (UNC).
Fundamentos matemáticos para la Ciencia de Datos y el reconocimiento de patrones. Especialista en modelado algorítmico para el tratamiento y procesamiento avanzado de señales e imágenes biomédicas.
Valeria Rulloni
Doctora en Ciencias de la Ingeniería (UNC)
Docente Investigadora en FCEFyN (UNC).
Visión por Computadora y procesamiento de imágenes médicas asistido por Inteligencia Artificial. Aplicación de técnicas de Deep Learning para la mejora de calidad en microscopía y análisis de datos biológicos.
Doctora en Ciencias Económicas y Magíster en Estadística Aplicada (UNC)
Docente e investigadora en FCE (UNC).
Métodos estadísticos avanzados y cuantitativos aplicados a la epidemiología y salud poblacional. Especialista en modelado de datos espacio-temporales y algoritmos para detección de anomalías en grandes bases de datos.
Francisco Tamarit
Doctor en Ciencias Físicas (UNC)
Investigador Principal de CONICET. Docente en FAMAF (UNC).
Física estadística de Sistemas Complejos y Redes Neuronales biológicas y artificiales. Experto en modelado computacional de neurociencias y aplicación de Machine Learning para diagnóstico médico y análisis de datos de alta complejidad.
Pablo Ortiz
Doctorando en Ciencias Económicas (UNC) y Lic. en Economía
Coordinador Estadístico del Programa de Ciencia de Datos (UNC). Docente en FCE (UNC).
Especialista en algoritmos para detección de anomalías (outliers), análisis multivariado y modelos de epidemiología espacial (geolocalización de factores de riesgo en salud
Victoria Peterson
Doctora en Ingeniería (UNL) y Bioingeniera
Investigadora CONICET. Docente en FIQ-UNL.
Ex-Research Affiliate en Harvard Medical School y Mass General Hospital (USA).
Neuroingeniería y decodificación de señales cerebrales. Experta en Deep Learning (Redes Neuronales Profundas) aplicado a Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) y procesamiento avanzado de señales biomédicas (EEG).