Evaluación confiable y anti-leakage en IA médica
Diseño protocolos y herramientas para detectar cuándo una IA médica está aprendiendo del futuro, de sesgos del pipeline o de atajos metodológicos.
Direction 2026-2032
I use demanding medical problems as a testbed for hardware-aware optimization, rigorous evaluation and tools that connect machine learning, quantization, RTL and verifiable systems.
Diseño protocolos y herramientas para detectar cuándo una IA médica está aprendiendo del futuro, de sesgos del pipeline o de atajos metodológicos.
Construyo pipelines médicos multimodales que pueden auditarse, intercambiar módulos y evaluar cada modalidad sin convertir todo en una caja negra.
Investigo cómo comprimir modelos médicos mediante rotaciones ortogonales para que funcionen en baja precisión sin perder utilidad clínica downstream.