Cristina Soguero-Ruiz

Cristina Soguero-Ruiz (Madrid, 1987) es catedrática en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones y Sistemas Telemáticos y Computación de la Universidad Rey Juan Carlos, donde desarrolla su investigación en aprendizaje automático aplicado principalmente al ámbito de la salud. Ingeniera de Telecomunicación y licenciada en Administración y Dirección de Empresas, obtuvo un máster en Ingeniería Biomédica y se doctoró en 2015 con una tesis sobre aprendizaje automático aplicado a la salud. Su investigación se centra en el desarrollo de métodos de inteligencia artificial para analizar la evolución de los pacientes a partir de datos clínicos complejos, con especial atención a la interpretabilidad y el apoyo a la toma de decisiones médicas. Es autora de más de 60 artículos en revistas científicas indexadas y ha dirigido proyectos nacionales e internacionales sobre el uso de la inteligencia artificial para predecir la evolución de pacientes, las infecciones por bacterias multirresistentes y los factores de riesgo de enfermedades crónicas..

Los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la medicina pueden predecir cómo evolucionará, probablemente, un paciente, pero tienen más dificultades para responder a una pregunta fundamental para los médicos: ¿qué ocurriría si se eligiera un tratamiento diferente? Este proyecto desarrollará gemelos digitales de pacientes, modelos computacionales individualizados construidos a partir de datos de las historias clínicas, análisis, tratamientos, textos médicos y señales fisiológicas. La aplicación de inteligencia artificial generativa permitirá a estos gemelos simular distintas evoluciones de un mismo paciente ante diferentes intervenciones y comparar sus posibles resultados. El sistema se desarrollará y validará con datos clínicos obtenidos en colaboración con el Hospital Universitario de Fuenlabrada y se creará una herramienta interactiva para que los profesionales sanitarios puedan explorar y comparar los distintos escenarios como apoyo a sus decisiones clínicas.